超级彩虹布谷鸟是一个基于下一词抽取(NTE)范式的小型信息抽取模型，通过模仿大语言模型的预测方式实现高效信息抽取。

基于distilbert-base-uncased-distilled-squad微调的问答模型，在评估集上F1分数达81.33

ProTrix是一个面向表格与句子上下文规划推理的模型，专注于处理表格数据和文本数据的联合推理任务。

这是一个基于Hugging Face Transformers库的大语言模型，适用于自然语言处理任务如文本生成、语言翻译和问答。

基于qwen-4b模型，使用100亿高质量印尼语文本继续训练而成的印尼语大语言模型

专为中文文本语义理解设计的CoSENT框架模型，适用于检索增强生成(RAG)任务

针对乌克兰语优化的开源大语言模型，通过三阶段训练流程构建，包括微调、模型融合和直接偏好优化

这是一个基于sentence-transformers的意大利语句子嵌入模型，可将文本映射到768维向量空间，适用于语义搜索和聚类任务。

ReasTAP是基于表格推理的预训练模型，通过合成推理示例注入表格推理技能，并在WikiTableQuestions数据集上微调

该模型基于解码器融合架构，使用t5-large检查点，在自然问题数据集上训练，用于问答系统任务。

基于microsoft/MiniLM-L12-H384-uncased在NaturalQuestions数据集上微调的模型，适用于问答任务

该模型是基于microsoft/xtremedistil-l6-h384-uncased在squad数据集上微调的版本，主要用于问答任务。

Electra-qa 是一个基于 ELECTRA 架构的问答模型，适用于问答任务。

基于SpanBERT/spanbert-base-cased微调的问答模型，适用于阅读理解任务

该模型是基于DistilBERT在SQuAD问答数据集上微调的版本，用于问答任务。

基于ALBERT基础模型在SQuAD 2.0问答数据集上微调的问答模型

基于distilbert-base-uncased模型在SQuAD数据集上微调的问答模型

基于roberta-base模型微调的问答模型，在SQuAD格式数据集上训练

该模型是基于DistilBERT在SQuAD v2数据集上微调的问答模型，适用于阅读理解任务。

基于ALBERT基础模型在SQuAD 2.0问答数据集上微调的问答模型

基于DistilBERT的轻量级问答模型，在SQuAD数据集上微调

该模型是基于DistilBERT在SQuAD数据集上微调的问答模型，用于阅读理解任务。

基于facebook/bart-base在squad数据集上微调的模型，适用于问答任务

基于BART-base架构，在SQuAD数据集上进行微调的问答模型，适用于阅读理解任务。

基于facebook/bart-base在squad数据集上微调的问答模型

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

这是一个在SQuAD问答数据集上微调的BERT模型，用于问答任务。

基于MobileBERT模型在SQuADv1问答数据集上微调的版本，针对问答任务优化

该模型是基于DistilBERT在SQuAD v2数据集上微调的问答模型，适用于阅读理解任务。

基于DistilBERT的问答模型，在SQuAD v2数据集上微调，适用于问答任务

基于distilbert-base-uncased模型在squad_v2数据集上微调的问答模型

基于bert-base-uncased模型在TriviaQA数据集上微调的问答模型

该模型是基于deepset/roberta-base-squad2微调的版本，适用于问答任务。

BERT基础版模型在TriviaQA问答数据集上进行微调，用于开放域问答任务

基于DistilBERT的问答模型，在SQuAD数据集上微调，用于提取式问答任务。

该模型是基于DistilBERT基础模型在SQuAD问答数据集上微调的版本，专门用于问答任务。

该模型是基于DistilBERT基础模型在SQuAD问答数据集上微调后的版本，用于问答任务。

基于Transformer的预训练编码器-解码器模型，专为越南语和英语设计，支持摘要生成、翻译和问答任务。

基于RoBERTa-base模型在SQuAD 2.0数据集上微调的问答模型，用于回答基于给定文本的问题

该模型是基于distilbert-base-uncased在squad问答数据集上微调的版本，适用于问答任务。