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tapas-tiny-finetuned-sqa

TAPAS表格问答模型实现多轮对话式表格数据查询

TAPAS-tiny是一个基于BERT的表格问答模型,针对连续简单问题序列进行了优化。模型采用掩码语言建模和中间预训练策略,在SQA数据集上微调,支持相对和绝对位置嵌入。通过弱监督奖励引导搜索训练,有效利用上下文回答表格相关问题。作为轻量级版本,其在开发集上的准确率为23.75%,适用于资源受限的多轮表格问答场景。

TinySapBERT-from-TinyPubMedBERT-v1.0 - 微型生物医学实体表示模型TinySapBERT
GithubHuggingfaceKAZU框架TinyPubMedBERTTinySapBERT开源项目模型生物医学实体表示语言模型
TinySapBERT是一个微型生物医学实体表示模型,基于TinyPubMedBERT和SapBERT方法开发。作为KAZU框架的组成部分,它为生物医学命名实体识别提供高效解决方案。该模型旨在提升生物医学文本分析任务的性能,为研究人员提供有力工具。
TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0-GPTQ-4bit - 基于GPTQ量化技术的轻量级4位对话AI模型
GPTQGithubHuggingfaceTinyLlama开源项目机器学习模型模型压缩量化模型
TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0的4位量化版本,是一个轻量级对话AI模型。该项目采用AutoGPTQ技术进行量化,使用GPTQ方法将模型压缩至4位精度。量化配置包括128的组大小、0.01%的阻尼比例和对称量化等特性。这种优化显著降低了模型大小和内存占用,同时保持了模型性能,为资源受限的AI应用提供了高效解决方案。
electra_large_discriminator_squad2_512 - ELECTRA大型判别器模型在SQuAD2.0数据集上的问答系统微调
ELECTRAGithubHuggingface开源项目机器学习模型模型微调自然语言处理问答系统
electra_large_discriminator_squad2_512是基于ELECTRA大型判别器模型在SQuAD2.0数据集上微调的问答系统。该模型在精确匹配和F1分数上分别达到87.10%和89.98%。它使用PyTorch和Transformers库实现,最大序列长度为512,经3轮训练后展现出优秀的问答性能。该项目还提供了详细的训练脚本和系统环境信息,便于其他研究者复现和改进。
dpr-ctx_encoder-multiset-base - 基于BERT的开放域问答上下文编码模型
BERTDPRGithubHuggingface信息检索开源项目文本编码模型问答系统
该模型采用BERT架构,经由Natural Questions、TriviaQA等多个数据集训练而成。它能将文本段落高效编码为低维向量,是实现开放域问答的关键技术。作为密集段落检索(DPR)系统的重要组成部分,该模型在多个问答基准上取得了优异成绩,推动了开放域问答技术的发展。
dpr-question_encoder-multiset-base - 多数据集训练的DPR问题编码器助力开放域问答
BERTDPRGithubHuggingface开源项目模型深度学习自然语言处理问答系统
DPR问题编码器是一个基于BERT的模型,专为开放域问答设计。它通过在Natural Questions、TriviaQA等多个数据集上训练,实现了问题到低维向量的高效映射。结合上下文编码器和阅读器,可构建完整的问答系统。在多个基准测试中,其top-k准确率达79-89%。这一强大工具为开放域问答研究提供了有力支持。
Cadet-Tiny - 边缘设备上高效运行的小型对话模型
Cadet-TinyGithubHuggingFaceHuggingfaceSODA数据集对话模型开源项目模型边缘推理
Cadet-Tiny是一款小型对话模型,基于SODA数据集训练。它专为边缘计算设备优化,仅需2GB RAM即可运行,适用于诸如Raspberry Pi等资源受限的场景。该模型源自t5-small预训练模型,体积仅为Cosmo-3B模型的2%。通过Google Colab教程,开发者可以探索如何利用此模型进行对话生成,适合应用于对话系统和自动回复场景。
TriviaAnsweringMachineREAL - 开发智能问答求解平台以应对学术问答挑战
GithubHuggingfaceQuiz bowl多样性开源项目模型竞赛问答系统问题写作
本项目旨在开发一个AI问答系统,通过解决学术竞赛中的问题来迎接挑战。参与者可以提交模型进行对比,并开发具有难度的对抗性问题,覆盖领域包括艺术、文学和科学。项目鼓励使用外部数据和软件,并在Dynabench平台进行模型评估,推动数据资源共享。除了取得排行榜领先以外,项目还包括撰写多领域的对抗性问题,测试现代NLP系统的局限性,同时保证问题的事实准确性和多样性,以便评估人类与计算机的解题准确性差距。
t5-base-qg-hl - 基于T5架构的问答生成模型
GithubHuggingfacePythonT5开源项目模型模型训练问题生成高亮标记
该模型采用T5-base架构,专注于生成基于答案的问句。通过在文本中使用<hl>标记来突出答案范围,并以</s>结束文本,即可生成相关问题。这一工具提供了直观的使用体验,适合需要自动生成理解型问题的场景,有助于提高文本处理效率。
vilt-b32-finetuned-vqa - ViLT:基于Transformer的无卷积视觉语言问答模型
GithubHuggingfaceViLTVision-and-Language Transformer图像处理开源项目模型自然语言处理视觉问答
vilt-b32-finetuned-vqa是一个在VQAv2数据集上微调的视觉问答模型,基于ViLT架构。该模型无需卷积或区域监督,可高效处理图像和文本的多模态任务。通过PyTorch,开发者能轻松实现视觉问答功能,只需输入图像和问题即可。这一模型为视觉语言理解领域的研究和应用提供了有力支持。
roberta-large-squad2 - 基于RoBERTa的大规模抽取式问答模型
GithubHuggingfaceSQuADroberta-large开源项目机器学习模型自然语言处理问答系统
roberta-large-squad2是一个在SQuAD 2.0数据集上微调的大规模抽取式问答模型。该模型基于RoBERTa架构,在多个问答任务中表现优异,包括SQuAD v2和对抗性问答等。它能够处理可回答和不可回答的问题,适用于广泛的问答应用场景。开发者可以通过Haystack或Transformers库轻松集成此模型,构建高性能的问答系统。
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