基于flan-t5-large模型，使用SQuAD2.0数据集微调的抽取式问答模型，支持可回答和不可回答问题的处理。

基于sberbank-ai/ruBert-base训练的俄语问答模型，适用于阅读理解任务

基于DeBERTa-v3-xsmall架构的问答系统模型，专门针对SQuAD2.0数据集进行微调

基于DeBERTa-v3-large架构的问答模型，在SQuAD 2.0数据集上微调，支持处理可回答和不可回答的问题。

该模型是基于ALBERT架构的问答模型，针对SQuAD 2.0数据集进行了微调，用于回答阅读理解问题。

这是一个基于RoBERTa的抽取式问答模型，专门针对SQuAD 2.0数据集进行训练，适用于英语问答任务。

基于roberta-large架构开发的问答模型，专门针对SQuAD 2.0数据集进行训练

本模型由BERT-Tiny在SQuAD 2.0数据集上针对问答任务微调而成，体积小巧仅24.33MB，适合资源受限环境使用。

基于bert-base-multilingual-cased模型微调的双语(英语+德语)问答模型，支持SQuAD2.0和deQuAD2.0数据集

这是一个基于ALBERT XXLarge架构并在SQuAD2.0数据集上微调的语言模型，专门用于问答任务，能够处理有答案和无答案的情况。

这是一个基于RoBERTa架构的问答模型，专门针对SQuAD 2.0数据集训练，适用于英语问答任务。

BERT-Small是谷歌研究团队开发的紧凑型BERT模型，在SQuAD 2.0问答数据集上微调，适用于计算资源受限环境下的问答任务。

SpanBERT是由Facebook Research开发的预训练模型，针对问答任务在SQuAD 2.0数据集上进行了微调。