Bert Finetuned On Nq Short
一個在完整Natural Questions(NQ)數據集上訓練的開放領域問答模型,能夠回答各種事實性問題
下載量 13
發布時間 : 11/22/2022
模型概述
該模型專門針對開放領域問答任務優化,能夠理解自然語言問題並從文本中提取準確答案
模型特點
開放領域問答
能夠回答廣泛領域的自然語言問題,不限於特定主題
精確答案提取
不僅能判斷相關性,還能從文本中精確定位和提取答案片段
長文本理解
能夠處理包含長上下文的複雜問題
模型能力
自然語言理解
文本信息提取
事實性問答
長文本處理
使用案例
教育
學習輔助工具
幫助學生快速查找和理解複雜概念的解釋
提高學習效率,減少信息搜索時間
客戶服務
智能FAQ系統
自動回答客戶常見問題
降低人工客服壓力,提高響應速度
精選推薦AI模型
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

L
scb10x
3,269
16
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

C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基於RoBERTa架構的中文抽取式問答模型,適用於從給定文本中提取答案的任務。
問答系統 中文
R
uer
2,694
98