Xfinder Qwen1505
X
Xfinder Qwen1505
IAAR-Shanghaiによって開発
xFinder-qwen1505は、大規模言語モデル(LLMs)のキーアンサー抽出専用に設計されたモデルで、Qwen-1.5-0.5Bをファインチューニングして作成されました。
ダウンロード数 234.62k
リリース時間 : 5/19/2024
モデル概要
xFinderは主に、大規模言語モデルの出力からキーアンサーを正確に抽出することで評価効果を強化するために使用されます。従来の正規表現(RegEx)ベースの抽出方法が大規模言語モデルが生成する多様で複雑な出力を処理する際の限界を解決し、クロスタスクモデル評価の信頼性を大幅に向上させます。
モデル特徴
正確なアンサー抽出
大規模言語モデルの多様で複雑な出力からキーアンサーを正確に抽出できます。
高いロバスト性
従来の正規表現ベースの方法と比較して、複雑な出力を処理する際によりロバストです。
マルチタスクサポート
さまざまなタスクタイプのキーアンサー抽出に適用できます。
モデル能力
キーアンサー抽出
テキスト生成
モデル評価強化
使用事例
モデル評価
自動評価ツール
大規模言語モデルの出力を自動評価するために使用され、評価の信頼性を向上させます。
クロスタスクモデル評価の信頼性を大幅に向上させます。
おすすめAIモデル
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
タイ語専用に設計された80億パラメータの命令モデルで、GPT-3.5-turboに匹敵する性能を持ち、アプリケーションシナリオ、検索拡張生成、制限付き生成、推論タスクを最適化
大規模言語モデル
Transformers 複数言語対応

L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-TinyはSODAデータセットでトレーニングされた超小型対話モデルで、エッジデバイス推論向けに設計されており、体積はCosmo-3Bモデルの約2%です。
対話システム
Transformers 英語

C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
RoBERTaアーキテクチャに基づく中国語抽出型QAモデルで、与えられたテキストから回答を抽出するタスクに適しています。
質問応答システム 中国語
R
uer
2,694
98