Bertopic Model Card Bias
模型概述
該模型是基於BERTopic框架構建的主題模型,專門用於分析模型卡片中的偏見內容,能夠從文本數據中識別和提取關鍵主題。
模型特點
模塊化設計
BERTopic採用模塊化架構,允許用戶靈活替換嵌入、降維和聚類組件
可解釋性
生成的主題具有高度可解釋性,提供清晰的關鍵詞表示
自動主題數量
不需要預先指定主題數量,模型會自動確定最優主題數
模型能力
文本主題識別
文檔聚類
關鍵詞提取
主題可視化
使用案例
模型分析
模型卡片偏見分析
分析模型卡片文檔中的潛在偏見主題
識別出11個主要主題,包括生成式研究、數據集特徵等
文檔分析
技術文檔主題挖掘
從技術文檔中提取主要主題和關鍵詞
精選推薦AI模型
Qwen2.5 VL 7B Abliterated Caption It I1 GGUF
Apache-2.0
Qwen2.5-VL-7B-Abliterated-Caption-it的量化版本,支持多語言圖像描述任務。
圖像生成文本
Transformers 支持多種語言

Q
mradermacher
167
1
Nunchaku Flux.1 Dev Colossus
其他
Colossus Project Flux 的 Nunchaku 量化版本,旨在根據文本提示生成高質量圖像。該模型在優化推理效率的同時,將性能損失降至最低。
圖像生成 英語
N
nunchaku-tech
235
3
Qwen2.5 VL 7B Abliterated Caption It GGUF
Apache-2.0
這是一個基於Qwen2.5-VL-7B模型的靜態量化版本,專注於圖像描述生成任務,支持多種語言。
圖像生成文本
Transformers 支持多種語言

Q
mradermacher
133
1
Olmocr 7B 0725 FP8
Apache-2.0
olmOCR-7B-0725-FP8是基於Qwen2.5-VL-7B-Instruct模型,使用olmOCR-mix-0225數據集微調後量化為FP8版本的文檔OCR模型。
圖像生成文本
Transformers 英語

O
allenai
881
3
Lucy 128k GGUF
Apache-2.0
Lucy-128k是基於Qwen3-1.7B開發的專注於代理式網絡搜索和輕量級瀏覽的模型,在移動設備上也能高效運行。
大型語言模型
Transformers 英語

L
Mungert
263
2