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mdeberta-v3-base-squad2

基于DeBERTa V3架构的多语言问答模型

这是一个支持100多种语言的问答模型,基于DeBERTa V3架构开发。模型在SQuAD2.0数据集上经过微调,F1评分达到84.01%,可实现高质量的文本抽取式问答。采用ELECTRA预训练方法和优化的嵌入技术,适用于多语言自然语言处理任务。

distilbert-onnx - DistilBERT模型在SQuAD问答任务上的ONNX转换优化
DistilBERTGithubHuggingfaceONNX转换开源项目模型知识蒸馏自然语言处理问答系统
本项目提供了distilbert-base-cased-distilled-squad模型的ONNX转换版本。该模型基于DistilBERT-base-cased,经过第二轮知识蒸馏在SQuAD v1.1数据集上微调。在开发集上,模型达到87.1的F1分数,接近BERT bert-base-cased版本的88.7。这一ONNX实现为问答任务提供了轻量高效的解决方案。
quora-distilbert-multilingual - 跨语言句子嵌入与语义搜索解决方案
DistilBertGithubHuggingfacesentence-transformers句子相似性开源项目模型特征提取语义搜索
quora-distilbert-multilingual是一款依托sentence-transformers框架的模型,可将句子和段落转换为768维的向量,从而助力于句子聚类和语义搜索。用户可以选择使用sentence-transformers库简便地安装和使用,也可利用HuggingFace Transformers手动实现句子嵌入。该模型在Sentence Embeddings Benchmark测试中表现优异,模型结构包含DistilBert变换器和平均池化操作,为句子提供高效的表示能力。
CodeBERTa-small-v1 - 基于RoBERTa架构的多语言代码理解模型
CodeBERTaGithubHuggingface代码补全开源项目机器学习模型编程语言识别自然语言处理
CodeBERTa-small-v1是一个基于RoBERTa架构的代码理解模型,在CodeSearchNet数据集上预训练。支持6种主流编程语言,采用字节级BPE分词器高效编码。该模型包含6层结构和8400万参数,可用于代码补全和编程语言识别等任务。CodeBERTa为代码分析和生成提供了有力支持,是开发人员的实用工具。
deberta-v3-large-zeroshot-v2.0 - DeBERTa-v3-large基于自然语言推理的零样本分类模型
DeBERTaGithubHuggingface商业友好开源项目文本分类模型自然语言推理零样本分类
deberta-v3-large-zeroshot-v2.0是基于DeBERTa-v3-large的零样本分类模型,通过自然语言推理任务训练。无需训练数据即可执行多种文本分类任务,适用于GPU和CPU。在28个分类任务上表现优异,支持灵活的假设模板。模型提供高效通用的分类能力,适用于商业和学术场景,是一个强大的零样本分类工具。
primeqa - PrimeQA:多语言问答系统的开源研究和开发平台
GithubPrimeQA信息检索多语言问答开源项目机器阅读理解问题生成
PrimeQA是一个开源平台,帮助研究人员和开发人员训练先进的问答模型。用户可以在PrimeQA上复制NLP会议中的实验,下载预训练模型并应用于自定义数据。该平台支持信息检索、多语言阅读理解、问题生成及检索增强的生成技术。PrimeQA在多个排行榜中名列前茅,整合Transformers工具包以提供强大的问答功能,满足领先的研究和开发需求。
rust-bert - 基于Rust语言开发的高效自然语言处理库
Githubrust-bert开源项目情感分析机器翻译自然语言处理问答系统
rust-bert是基于Rust语言开发的高效自然语言处理库,支持问答、命名实体识别、翻译和摘要生成等多种任务。此库支持多线程分词和GPU推断,具备丰富的API,便于开发者和研究人员快速部署使用多种预训练模型。
ScienceQA - 多模态推理与思维链技术在科学问题回答中的创新应用
GithubScienceQA人工智能多模态推理大语言模型开源项目科学问答
ScienceQA项目结合多模态推理和思维链技术,开发了一个包含图像和文本的大规模科学问题数据集。通过利用GPT等先进语言模型,该项目在科学问题回答任务中实现了高达96%的准确率。ScienceQA已被多家机构采用,并在多个顶级学术会议上展示,展现了其在科学教育和人工智能领域的应用潜力。
drqa - 结合Langchain与大型语言模型实现文档问答
GPT-3GithubLangChainPDF文档Qdrant开源项目问答系统
该项目构建了一个结合Langchain与大型语言模型(如OpenAI的GPT-3)的问答系统,旨在准确回答问题。系统前端采用React/Typescript开发,后端使用FastAPI框架,实现了PDF文档到文本的转换和嵌入处理,同时支持多种文档类型并优化了搜索与检索速度。项目有效减少了API调用成本,并规划了多项未来改进,如流处理、缓存机制、UI优化和长对话的记忆与总结功能。
paper-qa - 基于文档的智能问答系统 实现精准信息检索和回答生成
GithubLLMPaperQA嵌入式向量开源项目异步处理文献问答
paper-qa是一款轻量级文档问答工具包,专门从PDF和文本文件中提取信息并生成回答。通过文档嵌入、向量搜索和摘要生成等技术,结合大型语言模型,paper-qa能够提供高质量且有据可依的回答。支持OpenAI、Anthropic等多种嵌入和语言模型,并可集成本地托管模型。工具提供异步API,支持自定义文档添加和引用格式推断,还可整合外部向量存储。这些特性使paper-qa成为科研和信息检索领域的实用解决方案。
Retrieval-Augmented-Visual-Question-Answering - 细粒度后期交互多模态检索视觉问答系统
FLMRGithub基准测试多模态检索开源项目视觉问答预训练模型
这个项目开发了一个基于细粒度后期交互多模态检索的视觉问答系统。系统在OK-VQA等多个基准数据集上实现了先进的检索和问答性能。它采用模块化架构,包含预训练映射网络、FLMR检索器和BLIP2读取器等关键组件。项目提供完整的代码库,支持训练和评估,并发布了预训练模型和处理后的数据集,便于研究人员进行后续研究。
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