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rag-token-base

基于检索增强生成的知识型自然语言处理模型

RAG-Token-Base是一个开源的自然语言处理模型,集成了问题编码器、检索器和生成器三个核心组件。模型采用DPR编码器和BART生成器架构,通过结合外部知识实现高质量的文本生成。其灵活的检索器配置功能使其适用于各类知识密集型的语言处理任务。

reasoning-on-graphs - 基于大语言模型和知识图谱的忠实可解释推理
GithubReasoning on GraphsRoG大型语言模型开源项目知识图谱解释性推理
利用大语言模型与知识图谱,提供优化的规划-检索-推理框架,实现忠实与可解释的推理。预训练权重和自动下载的数据集简化了关系路径生成和答案推理过程,并支持多种大语言模型的插拔式推理,使推理结果更具解释性和灵活性。
basaran - 开源的OpenAI文本生成API替代工具
BasaranDockerGithubHugging FaceOpenAIPython开源项目
Basaran是一款开源工具,旨在替代OpenAI的文本生成API,支持Hugging Face Transformers模型。其主要功能包括流式生成、多GPU支持、与OpenAI API的兼容性等。用户无需修改代码即可使用最新的开源模型,适用于多种解码策略和实时进度显示。
t5-base - 多语言自然语言处理的统一文本转换模型
GithubHuggingfaceT5模型多任务学习开源项目文本到文本转换模型自然语言处理迁移学习
T5-base是一个具有2.2亿参数的语言模型,将NLP任务统一为文本到文本格式。该模型在机器翻译、摘要、问答和分类等任务中表现优异,支持多种语言。T5-base采用创新的预训练方法,结合无监督和有监督任务,在24个NLP任务中进行了评估,为NLP研究和应用提供了强大支持。
codebert-base - CodeBERT为编程与自然语言处理提供强大支持
CodeBERTGithubHuggingface代码搜索开源项目机器学习模型自然语言处理预训练模型
CodeBERT-base是一个专为编程和自然语言设计的预训练模型,基于CodeSearchNet的双模态数据训练。它采用MLM+RTD优化目标,支持代码搜索和代码到文档生成等任务。该模型不仅适用于代码补全,还提供小型版本CodeBERTa。CodeBERT-base为编程语言处理领域开辟了新的研究方向,为开发者提供了有力的工具支持。
RAGxplorer - 视觉化检索增强生成(RAG)工具的开创者
GithubRAGxplorerRetrieval Augmented GenerationStreamlit使用安装开源项目
RAGxplorer是开源工具,旨在为检索增强生成(RAG)技术提供直观的视觉化展示。该工具支持PDF文档的分析和查询,提供包括Jupyter和Colab在内的多种教程,适用于数据呈现与分析。
dpr-ctx_encoder-single-nq-base - BERT架构的开放域问答上下文编码器
BERTDPRGithubHuggingface开放域问答开源项目文本编码器模型自然语言处理
这是一个基于BERT的开放域问答上下文编码器模型。它使用自然问题数据集训练,将文本段落映射到低维向量空间,实现高效段落检索。与问题编码器和阅读器模型配合,构成完整问答系统。该模型在多个问答数据集上表现优异,为开放域问答研究提供了有力工具。
gte-multilingual-base - 多语言自然语言处理模型支持广泛NLP任务
GithubHuggingfaceMTEBsentence-transformers多语言模型开源项目模型自然语言处理语义相似度
gte-multilingual-base是一个多语言自然语言处理模型,支持80多种语言。该模型可用于文本聚类、语义搜索、分类等多种NLP任务,在MTEB基准测试中表现优异,尤其擅长跨语言任务。它为处理多语言文本数据和语义分析提供了灵活的解决方案。
v3_1_pt_ep1_sft_5_based_on_llama3_1_8b_final_data_20241019 - 探索先进的自然语言处理开源模型及其实际应用
GithubHuggingfacetransformers开源项目模型模型卡环境影响训练细节语言模型
了解先进自然语言处理开源模型的信息,包括用途、评估方法及风险提示。虽然详细信息未完全披露,但以上内容可为开发和应用提供重要参考。
t5-base-finetuned-common_gen - 利用T5模型提升生成性常识推理能力
GithubHuggingfaceT5常识生成开源项目数据集模型模型微调自然语言处理
T5模型在CommonGen数据集上的微调提升了生成性常识推理,通过整合常识知识生成描述日常场景的连贯句子。CommonGen数据集包含30k概念集和50k句子,来自AMT众包和字幕语料。模型在基准测试中表现优异,ROUGE-2为17.10,ROUGE-L为39.47,展示出T5在概述、问答、文本分类等NLP任务中的有效性。
flan-t5-base-finetuned-QLoRA-v2 - 基于flan-t5-base的新闻摘要生成,专注内容理解与解析
GithubHuggingfaceRougecnn_dailymailfine-tuningflan-t5-base开源项目模型训练超参数
flan-t5-base-finetuned-QLoRA-v2模型经过cnn_dailymail数据集微调,聚焦新闻摘要生成。基于google的flan-t5-base,模型在评价集的Rouge1、Rouge2、Rougel指标分别为0.244、0.111和0.2032。利用PEFT库、Transformers与Pytorch进行训练,确保了高效兼容性。适合需要自动化理解和处理新闻内容的场景。
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稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

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