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英语问答
Llama 3.2 1B Instruct FitnessAssistant
该模型是通过LoRA（低秩自适应）权重对Llama-3.2-1B-Instruct进行微调的版本，主要用于辅助回答各类主题问题并提供相关信息。
大型语言模型
Transformers
L
Soorya03
72
2
Doge 160M Instruct
Apache-2.0
Doge 160M 是一个基于动态掩码注意力机制的小型语言模型，采用监督微调(SFT)和直接偏好优化(DPO)训练而成。
大型语言模型
Transformers
英语
D
SmallDoge
2,223
12
Pythia 2.8b Deduped Synthetic Instruct
Apache-2.0
基于Pythia-2.8B去重版本微调的指令生成模型，针对合成指令数据集优化
大型语言模型
Transformers
英语
P
lambdalabs
46
6
Roberta Base Squad2
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。
问答系统
Transformers
英语
R
ydshieh
31
0
Bert Base Uncased Squadv1 X1.84 F88.7 D36 Hybrid Filled V1
MIT
这是一个通过nn_pruning库剪枝优化的问答模型，保留了50%原始权重，在SQuAD v1上微调，F1值达88.72
问答系统
Transformers
英语
B
madlag
30
0
Bert Base Uncased Squad1.1 Block Sparse 0.13 V1
MIT
这是一个基于BERT基础无大小写模型在SQuAD1.1数据集上微调的问答系统模型，采用块稀疏结构，保留了原模型32.1%的权重。
问答系统
Transformers
英语
B
madlag
25
0
Bert Base Uncased Squadv1 X2.44 F87.7 D26 Hybrid Filled V1
MIT
基于BERT-base uncased模型在SQuAD v1上微调并通过nn_pruning库修剪的问答模型，保留42%原始权重，推理速度提升2.44倍
问答系统
Transformers
英语
B
madlag
17
0
Bert Large Uncased Whole Word Masking Squad Int8 0001
基于全词掩码技术预训练并在SQuAD v1.1上微调的BERT-large英文问答模型，量化至INT8精度
问答系统
Transformers
B
dkurt
23
0
Bert Mini Finetuned Squadv2
BERT-Mini是由谷歌研究团队开发的小型BERT模型，在SQuAD 2.0数据集上针对问答任务进行微调，适用于计算资源受限的环境。
问答系统
英语
B
mrm8488
50
0
T5 Large Squad Qg
基于T5-Large微调的问题生成模型，专为从SQuAD数据集生成问题而设计。
问答系统
Transformers
英语
T
lmqg
540
4
Bert Tiny Finetuned Squadv2
基于Google BERT-Tiny架构，在SQuAD2.0问答数据集上微调的小型问答模型，体积仅16.74MB
问答系统
英语
B
mrm8488
6,327
1
T5 Base Squad Qg Ae
基于T5-base微调的联合问题生成与答案抽取模型，支持英语文本处理
问答系统
Transformers
英语
T
lmqg
56
0
Bert Base Uncased Squadv1 X2.01 F89.2 D30 Hybrid Rewind Opt V1
MIT
基于BERT-base uncased模型在SQuAD v1上微调的问答系统模型，通过nn_pruning库进行剪枝优化，推理速度提升2.01倍，F1得分提升0.69。
问答系统
Transformers
英语
B
madlag
22
0