Bertopic Model Card Bias
模型简介
该模型是基于BERTopic框架构建的主题模型,专门用于分析模型卡片中的偏见内容,能够从文本数据中识别和提取关键主题。
模型特点
模块化设计
BERTopic采用模块化架构,允许用户灵活替换嵌入、降维和聚类组件
可解释性
生成的主题具有高度可解释性,提供清晰的关键词表示
自动主题数量
不需要预先指定主题数量,模型会自动确定最优主题数
模型能力
文本主题识别
文档聚类
关键词提取
主题可视化
使用案例
模型分析
模型卡片偏见分析
分析模型卡片文档中的潜在偏见主题
识别出11个主要主题,包括生成式研究、数据集特征等
文档分析
技术文档主题挖掘
从技术文档中提取主要主题和关键词
精选推荐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,支持多语言图像描述任务。
图像生成文本
Transformers 支持多种语言

Q
mradermacher
167
1
Nunchaku Flux.1 Dev Colossus
其他
Colossus Project Flux 的 Nunchaku 量化版本,旨在根据文本提示生成高质量图像。该模型在优化推理效率的同时,将性能损失降至最低。
图像生成 英语
N
nunchaku-tech
235
3
Qwen2.5 VL 7B Abliterated Caption It GGUF
Apache-2.0
这是一个基于Qwen2.5-VL-7B模型的静态量化版本,专注于图像描述生成任务,支持多种语言。
图像生成文本
Transformers 支持多种语言

Q
mradermacher
133
1
Olmocr 7B 0725 FP8
Apache-2.0
olmOCR-7B-0725-FP8是基于Qwen2.5-VL-7B-Instruct模型,使用olmOCR-mix-0225数据集微调后量化为FP8版本的文档OCR模型。
图像生成文本
Transformers 英语

O
allenai
881
3
Lucy 128k GGUF
Apache-2.0
Lucy-128k是基于Qwen3-1.7B开发的专注于代理式网络搜索和轻量级浏览的模型,在移动设备上也能高效运行。
大型语言模型
Transformers 英语

L
Mungert
263
2