Openbioner Base
MIT
OpenBioNERは、オープンドメインの生物医学命名エンティティ認識(NER)に特化した軽量BERTモデルで、対象エンティティタイプの自然言語記述のみで未見のエンティティタイプを識別でき、再トレーニングする必要がありません。
シーケンスラベリング 英語
O
disi-unibo-nlp
210
1
Biomed NER
DeBERTaV3ベースの生物医学的固有表現認識モデルで、臨床テキストから疾患や薬剤などの構造化情報を抽出するために特別に設計されています
シーケンスラベリング 英語
B
Helios9
554
4
Biomedical Ner All
Apache-2.0
distilbert-base-uncasedを基に訓練された英語の命名エンティティ認識モデルで、生物医学エンティティ(107種類)の識別に特化しており、症例報告などのテキストコーパスに適しています。
シーケンスラベリング
Transformers 英語

B
d4data
112.41k
165
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