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Tab Transformer
模型概述
該模型採用自注意力機制處理結構化表格數據，特別適用於監督和半監督學習場景下的分類任務。通過將類別特徵編碼為嵌入向量並應用Transformer塊，有效捕捉特徵間的高階交互關係。
模型特點
混合特徵處理
可同時處理數值型和類別型特徵，自動進行特徵編碼和融合
自注意力機制
通過Transformer塊捕捉特徵間的複雜非線性關係
端到端訓練
支持從原始特徵到分類結果的端到端模型訓練
模型能力
表格數據分類
混合特徵處理
特徵關係建模
使用案例
金融風控
信用評分
基於用戶財務和行為數據進行信用風險評估
醫療診斷
疾病預測
根據患者臨床指標預測疾病風險
Safetensors
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Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
專為泰語設計的80億參數指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，優化了應用場景、檢索增強生成、受限生成和推理任務
大型語言模型
Transformers 支持多種語言
Transformers 支持多種語言L
scb10x
3,269
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Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一個基於SODA數據集訓練的超小型對話模型，專為邊緣設備推理設計，體積僅為Cosmo-3B模型的2%左右。
對話系統 Transformers 英語
Transformers 英語C
ToddGoldfarb
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6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
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問答系統 中文
R
uer
2,694
98