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模型概述
Hugging Face Transformers是一個開源庫，提供最先進的機器學習模型，支持PyTorch、TensorFlow和JAX框架。它簡化了預訓練模型的使用和微調過程，廣泛應用於文本分類、問答、文本生成、圖像分類等任務。
模型特點
廣泛的模型支持
提供數千種預訓練模型，涵蓋自然語言處理、計算機視覺和音頻處理領域
跨框架兼容
支持PyTorch、TensorFlow和JAX三大主流深度學習框架
易於使用的API
提供簡單一致的API，便於快速加載和使用預訓練模型
模型中心集成
與Hugging Face模型中心無縫集成，方便下載和共享模型
模型能力
文本分類
問答系統
文本生成
命名實體識別
機器翻譯
情感分析
圖像分類
目標檢測
語音識別
語音合成
使用案例
自然語言處理
智能客服
使用預訓練語言模型構建自動問答系統
提高客服效率，降低人力成本
內容生成
利用文本生成模型自動撰寫文章或產品描述
提升內容生產效率
計算機視覺
圖像分類
使用視覺Transformer模型進行圖像分類
高準確率的圖像識別
語音處理
語音轉文字
使用Wav2Vec2等模型進行語音識別
高準確率的語音轉錄
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
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
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