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YAYI-UIE

多领域信息抽取统一模型

YAYI-UIE是一个信息抽取统一大模型,基于百万级高质量数据训练而成。该模型支持命名实体识别、关系抽取和事件抽取等任务,涵盖通用、安全、金融、生物、医疗等多个领域。YAYI-UIE在多个中英文数据集上展现出优秀的零样本性能,为信息抽取研究和应用提供了有力工具。作为开源项目,YAYI-UIE促进了中文预训练大模型社区的发展,推动了开放人工智能生态系统的建设。

Yi-1.5-9B - 融合代码、数学与推理能力的开源语言大模型
GithubHuggingfaceYi-1.5人工智能开源项目模型深度学习自然语言处理语言模型
Yi-1.5作为Yi系列模型的迭代版本,基于500B语料预训练和300万样本微调,具备语言理解、常识推理和阅读理解等基础能力,并强化了代码、数学和推理功能。模型提供6B、9B和34B三种参数规模,支持4K至32K上下文长度,预训练数据量为3.6T tokens。在基准测试中,Yi-1.5系列模型与同规模开源模型相比表现出竞争力。
Yi-6B-Chat - Yi-6B-Chat 打造开源双语语言模型的新篇章
GithubHuggingfaceTransformerYi人工智能大语言模型开源开源项目模型
Yi系列模型由01.AI研发,是强大的开源双语大型语言模型,其在多语言理解、常识推理及阅读理解方面表现突出。Yi-34B-Chat在AlpacaEval评估中表现优异,仅次于GPT-4 Turbo。Yi-34B在多个基准表现出色,如Hugging Face开放LLM排行榜和C-Eval评估。该系列采用Transformer架构,并与开源社区合作,独立开发高质量数据集和训练管道,确保优异性能。
ChineseNER - 多模型支持的中文命名实体识别开源项目
Github中文NER命名实体识别多任务学习开源项目深度学习模型词汇增强
这是一个开源的中文命名实体识别项目,集成了多种深度学习模型。从BiLSTM-CRF到BERT-BiLSTM-CRF,再到多任务学习模型,涵盖了NER领域的主流算法。项目特色包括词汇增强、数据增强和MRC框架等创新功能。同时提供了完整的训练、评估流程和Docker部署方案,便于研究者和开发者使用。项目集成了从BiLSTM-CRF到BERT系列的多种NER模型,并创新性地引入词汇增强、数据增强和MRC框架等技术。不仅提供了详细的模型训练和评估指南,还支持Docker部署,方便研究人员和工程师快速应用到实际场景中。
Yi-1.5-34B-Chat-16K - 开源语言模型在多项基准测试中表现出色
GithubHuggingfaceYi-1.5人工智能开源项目模型深度学习语言模型
Yi-1.5是Yi系列的升级版本,经过5000亿高质量语料预训练和300万多样化样本微调。与前代相比,Yi-1.5在编码、数学、推理和指令遵循方面有显著提升,同时保持了优秀的语言理解、常识推理和阅读理解能力。Yi-1.5-34B-Chat模型在多项基准测试中媲美甚至超越了一些更大的模型,9B和6B版本在同等规模开源模型中也表现出色。项目提供多个预训练和对话模型版本可供下载使用。
Yi-1.5-9B-Chat - 开源语言模型在编码、数学和推理能力方面表现卓越
GithubHuggingfaceYi-1.5人工智能大规模语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理
Yi-1.5是Yi系列的升级版本,经过5000亿tokens的高质量语料库训练和300万多样化样本微调。该模型在编码、数学、推理和指令遵循方面表现出色,同时保持了优秀的语言理解、常识推理和阅读理解能力。Yi-1.5提供多种规模的基础模型和对话模型,在多项基准测试中表现优异,为用户提供了一个功能强大的开源语言模型选择。
Yi-34B - 开源双语大语言模型Yi-34B,在语言理解和推理性能上超越多款先进模型
GithubHuggingfaceYi双语变压器大语言模型开源开源项目模型
Yi系列的开源双语大语言模型凭借出色的语言理解和推理能力,在全球顶尖LLM排行中占据一席之地。在依托Transformer和Llama架构的基础上,Yi模型通过自有的高质量训练数据和效能优化的训练管道,实现了在多项评测中的领先表现。特别是Yi-34B-Chat模型在AlpacaEval榜单上表现出色,仅次于GPT-4 Turbo,展现出其多领域广泛应用的潜力。
Yi-1.5-6B - 提高编码数学与推理性能的AI模型升级
AI模型GithubHuggingfaceYi-1.5开源开源项目技术性能模型预训练
Yi-1.5经过优质语料库的持续预训练和多样化微调,提升了在编码、数学、推理等方面的能力,保持良好的语言理解与常识推理。在多项基准测试中表现突出,不仅在同类开源模型中优越,也在某些测试中超越更大规模的模型。Yi-1.5提供多个Chat与Base模型版本,适用多种应用场景,可通过链接快速获取与部署,为现代AI应用提供有力支持。
NuExtract-v1.5 - 基于AI的多语言结构化信息提取工具
GithubHuggingfaceNuExtract信息抽取多语言支持开源项目文本提取模型长文本处理
NuExtract-v1.5是一款基于Phi-3.5-mini-instruct模型优化的结构化信息提取工具。该工具支持处理长文档,兼容英、法、西、德、葡、意等多种语言。在多项基准测试中,NuExtract-v1.5的表现超越了同类13B和34B参数的模型。使用时,只需输入文本和JSON模板即可提取所需信息。此外,NuExtract-v1.5还提供了参数量仅为0.5B的轻量级版本,以满足不同应用场景的需求。
Yi-1.5-34B-Chat - 提升语言理解与推理性能的创新
GithubHuggingfaceYi-1.5开源模型开源项目模型模型性能语言理解预训练
Yi-1.5通过高质量语料与多样化样本增强模型能力,在编程、数学以及推理任务中取得显著进步。同时,该项目保持出色的语言理解、常识推理和阅读理解能力。该模型在多项基准测试中表现优异,与大型模型相比,具备竞争力。用户可通过多种途径下载该模型,并快速上手操作。如需详细使用指南,请查阅README。
UniNER-7B-all - 跨多数据集的命名实体识别开源模型
GithubHuggingfaceUniNER命名实体识别大模型开源项目模型研究自然语言处理
UniNER-7B-all模型结合ChatGPT生成的Pile-NER-type和Pile-NER-definition数据及Universal NER基准中40个数据集进行训练,适合多数据集的命名实体识别研究。模型在排除CrossNER和MIT数据集的情况下进行OOD评估。详细的使用指南和模型信息可以通过相关论文及GitHub仓库获得,模型适用于研究目的,遵循CC BY-NC 4.0许可协议。
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