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XLM-R命名实体识别-越南语-电商领域(搜索query)-base
越南语电商域Query NER介绍 模型描述 本方法采用Transformer-CRF模型,使用XLM-RoBERTa(XLM-R)作为预训练模型底座。本模型主要用于给输入越南语搜索query文本产出
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pytorch
nlp
XLM-R命名实体识别-泰语-电商领域(搜索query)-base
泰语电商域Query NER介绍 模型描述 本方法采用Transformer-CRF模型,使用XLM-RoBERTa(XLM-R)作为预训练模型底座。本模型主要用于给输入泰语搜索query文本产出命名
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pytorch
nlp
XLM-R命名实体识别-印尼语-电商领域(商品标题)-base
印尼语电商域Title NER介绍 模型描述 本方法采用Transformer-CRF模型,使用XLM-RoBERTa作为预训练模型底座。本模型主要用于给输入越南语商品标题文本产出命名实体识别结果,
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pytorch
nlp
XLM-R分词-泰语-通用领域-base
泰语通用领域分词模型介绍 任务介绍 泰语分词目的是将连续的泰语字符分隔成具有语言学意义的泰语单词,是泰语文本理解的基础模块。 输入: …รถคันเก่าก็ยังเก็บเอาไว้ยังไม่ไ
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pytorch
nlp
XLM-R命名实体识别-越南语-电商领域(商品标题)-base
越南语电商域Title NER介绍 模型描述 本方法采用Transformer-CRF模型,使用XLM-RoBERTa作为预训练模型底座。本模型主要用于给输入越南语商品标题文本产出命名实体识别结果,
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pytorch
nlp
XLM-R命名实体识别-泰语-电商领域(商品标题)-base
泰语电商域Title NER介绍 模型描述 本方法采用Transformer-CRF模型,使用XLM-RoBERTa作为预训练模型底座。本模型主要用于给输入泰语商品标题文本产出命名实体识别结果,具体调
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pytorch
nlp
Bloom预训练生成模型-中文-1.4B
模型描述 该模型基于 bigscience/bloom-1b7. 我们使用中文语料库将其词汇量从 250880 修剪到 46145,以减少 GPU 内存使用,现在模型总参数是1.4b。 如何使用 在
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pytorch
nlp
孟子GPT-NEO预训练生成模型
模型描述 使用300G中文预训练语料进行训练 本模型主要用于多种场景输入的生成和续写。比如用户可以自行尝试输入各种内容,然后让模型去回答、续写或者根据指令回复 如何使用 在安装完成Modelscope
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pytorch
transformer
mGLM多语言大模型-生成式摘要-中文
多语言中文摘要模型介绍 模型描述 本模型在预训练的多语言通用语言模型(Multilingual GLM 或 mGLM1)基础之上微调而来,可支持对101种不同语言的长文本做中文摘要。多语言通用语言模型
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pytorch
nlp
Uni-Fold-Multimer 开源的蛋白质复合物结构预测模型
Uni-Fold-Multimer 开源的蛋白质复合物结构预测模型 模型描述 输入蛋白质多聚体的一级结构(1D序列),预测蛋白质的三级结构(3D位置),同时给出预测结果的置信度。 期望模型使用方式以及
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pytorch
science
Uni-Fold-Monomer 开源的蛋白质单体结构预测模型
Uni-Fold-Monomer 开源的蛋白质单体结构预测模型 模型描述 输入蛋白质单体的一级结构(1D序列),预测蛋白质的三级结构(3D位置),同时给出预测结果的置信度。 期望模型使用方式以及适用范
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pytorch
science
隐写模型
Clone with HTTP http://www.modelscope.cn/jokerak/HNet.git
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孟子BERT预训练模型-中文-金融领域-base
孟子中文BERT金融行业预训练模型 mengzi-bert-base-fin是一个针对金融场景的领域语言模型。本模型在mengzi-bert-base模型基础上, 继续使用20G财经新闻和研究报告进行
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pytorch
nlp
孟子BERT预训练模型-中文-Lite
孟子中文BERT L6-H768 预训练模型 mengzi-bert-L6-H768是mengzi-bert-large的蒸馏版本。 详细的技术报告请参考:Mengzi: Towards Lightw
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pytorch
nlp
孟子BERT预训练模型-中文-base
孟子BERT预训练模型-中文-base 基于300G中文语料库的预训练模型。使用了Masked language modeling(MLM), part-of-speech(POS) tagging
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pytorch
nlp
孟子T5预训练生成模型-中文-base
孟子中文T5预训练生成模型介绍 尽管预训练语言模型在NLP的各个领域里得到了广泛的应用,但是其高昂的时间和算力成本依然是一个亟需解决的问题。这要求我们在一定的算力约束下,研发出各项指标更优的模型。 我
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pytorch
nlp
GPT-3预训练生成模型-中文-2.7B
GPT3中文2.7B参数量文本生成模型 GPT-3模型是一个通用的预训练生成模型,使用Transformer的Decoder-only结构,可以用于解决下游各种类型的生成任务,特别是zero-shot
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nlp
GPT-3预训练生成模型-中文-1.3B
GPT3中文1.3B参数量文本生成模型 GPT-3模型是一个通用的预训练生成模型,使用Transformer的Decoder-only结构,可以用于解决下游各种类型的生成任务,特别是zero-shot
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pytorch
nlp
t5-translate-base-test
Clone with HTTP http://www.modelscope.cn/damo/t5-translate-base-test.git
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pytorch
t5翻译任务模型
test only copy from huggingface Model Card for T5 Base Table of Contents Model Details Uses Bias,
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pytorch
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