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T5 Base Canard
模型简介
该模型基于T5架构，用于在对话系统中重述用户问题，使其更连贯和完整。主要应用于问答系统和对话系统。
模型特点
对话上下文理解
能够理解历史对话上下文，生成连贯的问题重述。
T5架构
基于Transformer的T5架构，适合文本生成任务。
简单易用
提供清晰的训练和使用指南，便于集成到现有系统中。
模型能力
对话式问题重述
上下文理解
文本生成
使用案例
问答系统
对话式问答
在问答系统中重述用户问题，使其更完整和连贯。
提高问答系统的准确性和用户体验。
对话系统
对话管理
在对话系统中用于管理对话上下文，生成更自然的问题重述。
提升对话系统的自然度和连贯性。
精选推荐AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
专为泰语设计的80亿参数指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，优化了应用场景、检索增强生成、受限生成和推理任务
大型语言模型
Transformers 支持多种语言
Transformers 支持多种语言L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型，专为边缘设备推理设计，体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
对话系统 Transformers 英语
Transformers 英语C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型，适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统 中文
R
uer
2,694
98