YAYI-UIE

多领域信息抽取统一模型

YAYI-UIE 信息抽取大模型指令微调开源 Github 开源项目

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。

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介绍相关项目

gliner_multi_pii-v1 - 多语言支持的高效个人隐私信息识别模型

GLiNERGithubHuggingface命名实体识别开源项目数据安全模型身份验证隐私信息识别

GLiNER是一个基于BERT的命名实体识别模型，专门用于识别个人身份信息(PII)。该模型支持60多种PII实体类型，包括姓名、组织、电话、地址和护照号码等，并可在多语言环境中使用。与传统NER模型和大型语言模型相比，GLiNER在保持灵活性的同时大幅降低了资源消耗，特别适合在资源受限的场景中进行PII检测。

honeybee - 优化多模态大语言模型性能的局部性增强投影器

GithubHoneybee多模态大语言模型局部性增强投影器开源项目深度学习计算机视觉

Honeybee项目通过局部性增强投影器提升多模态大语言模型性能。该项目在MMB、MME、SEED-I等基准测试中表现优异，提供预训练和微调模型检查点。Honeybee支持多种数据集，包含详细的数据准备、训练和评估指南，为多模态AI研究和开发提供开源工具。

multi_verse_model - 运用创新方法展示人工智能学习与发展的可能性

GithubHuggingface人工智能创新概念学习机器人开源项目持续学习模型知识吸收

基于先进训练技术的人工智能项目，展示了持续学习和发展的未来潜力，体现技术研发中的突破性实验成果。

roberta-base-chinese-extractive-qa - 中文提取式问答模型简介与使用指南

GithubHuggingfaceRoBERTa开源项目提问回答普希金模型腾讯云训练数据

该项目提供了一种中文提取式问答的完整方案，通过UER-py和TencentPretrain进行模型微调，支持大规模参数和多模态预训练拓展。模型可通过UER-py或HuggingFace获取，便于快速部署问答管道。训练数据包括cmrc2018、webqa和laisi，旨在提高模型的语义理解能力，并在腾讯云上进行三轮训练以优化性能。项目还提供了详细指导，便于导入和转换模型格式，从而提高问答系统的精准性。

bigyi-15b - 合并模型技术的进步：探索创新设计

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Bigyi-15b融合了若干预训练语言模型，利用mergekit工具及passthrough合并方法，以01-ai/Yi-9B为核心，具备4k上下文处理能力。此模型增强了在多应用场景中的表现，比如复杂数值计算与自然语言生成，同时优化了信息匹配准确性。

Awesome-Domain-LLM - 领域垂直的开源模型、数据集和评测基准，覆盖医疗、法律、金融等关键行业

Github垂直领域大模型开源开源项目微调预训练

Awesome-Domain-LLM汇聚了领域垂直的开源模型、数据集和评测基准，覆盖医疗、法律、金融等关键行业。项目通过收集和整理通用模型的持续预训练和指令微调成果，帮助行业从业人员探索并应用大语言模型的潜能。本项目不断更新，加入了包括SecGPT、ChiMed-GPT、Tongyi-Finance-14B等多个专业模型，支持各领域专家获取AI工具和资源，共同推进AI技术在专业领域中的实际应用和创新发展。

GLiNER - 通用轻量级命名实体识别模型

BERTGLiNERGithub命名实体识别开源项目机器学习自然语言处理

GLiNER是一个通用轻量级的命名实体识别模型,采用双向转换器编码器架构。它能识别任意类型的实体,填补了传统NER模型和大型语言模型之间的空白。GLiNER具有灵活性高、体积小、效率高的特点,适用于资源受限的场景。该模型支持自定义实体类型,可应用于信息提取、文本分类等多种自然语言处理任务。

wikineural-multilingual-ner - 融合神经网络和知识库的多语言命名实体识别模型

GithubHuggingfaceWikiNEuRal命名实体识别多语言开源项目模型维基百科自然语言处理

WikiNEuRal是一个创新的多语言命名实体识别模型，基于自动生成的高质量数据集训练而成。该模型支持9种语言，通过结合神经网络和知识库方法，在标准NER基准测试中实现了显著突破，F1分数比现有系统提高了6个点。模型集成了Transformers库，便于快速部署和使用。尽管在百科全书类文本上表现出色，但对新闻等其他文体的泛化能力可能有限。

NuNER-multilingual-v0.1 - 支持九种以上语言的高性能多语言实体识别系统

GithubHuggingfaceMultilingual BERTNLPNuMind多语言模型实体识别开源项目模型

NuNER-multilingual-v0.1作为一个多语言实体识别系统，通过对多语言BERT模型进行优化，实现了对英语、法语等9种以上语言的支持。系统基于Oscar数据集训练，具备跨领域和跨语言的实体识别能力。在性能测评中，其F1宏观指标相比基础mBERT有明显提升，单层嵌入达到0.5892，双层嵌入达到0.6231的水平。该系统可直接使用或根据具体需求进行定制化训练。

awesome-huge-models - 大型AI模型最新动态与开源资源汇总

AI训练GithubLLMdeep learning模型大模型开源开源项目

详尽介绍大型AI语言模型最新进展及开源资源，包括训练代码、数据集和预训练权重。收录Baichuan、Falcon、OpenLLaMA等模型，并关注开源与分布式训练框架如PyTorch和XLA生态。提供全面资源链接，帮助研究人员和开发者了解当前AI模型的最前沿动态。

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