Yayi-UIE: Großes Sprachmodell zur Informationsextraktion

Hochwertiges Modell zur Informationsextraktion basierend auf massiven Datenmengen

Premium-NeuproduktProgrammierungInformationsextraktionNatürliche Sprachverarbeitung

Yayi-UIE (YAYI-UIE) wurde vom Algorithmus-Team von Zhongke Wen Ge entwickelt und ist ein Modell, das auf Millionen von manuell erstellten, hochwertigen Daten zur Informationsextraktion mittels Instruktionstuning trainiert wurde. Es kann verschiedene Aufgaben zur Informationsextraktion einheitlich trainieren, darunter Named Entity Recognition (NER), Relationship Extraction (RE) und Event Extraction (EE), und deckt strukturierte Extraktionen in verschiedenen Bereichen wie Allgemein, Sicherheit, Finanzen, Biologie, Medizin und Wirtschaft ab. Die Open-Source-Veröffentlichung dieses Modells soll die Entwicklung der chinesischen Open-Source-Community für vortrainierte Sprachmodelle fördern und durch gemeinschaftliche Entwicklung das Ökosystem des Yayi-Modells aufbauen.

Yayi-UIE: Großes Sprachmodell zur Informationsextraktion

Unterstützung der Named Entity Recognition (NER) für verschiedene Sprachen
Fähigkeit zur Relationship Extraction (RE) verschiedener Typen
Implementierung der Event Extraction (EE) mit Abdeckung verschiedener Ereignistypen und Argumente
Strukturierte Informationsextraktion in verschiedenen Bereichen und Szenarien
Bereitstellung von Modell- und Datensatz-Downloads für lokales Training und Tests
Unterstützung von Modellinferenz mit bf16-Genauigkeit auf einer einzelnen GPU

Dieses Produkt richtet sich an Forscher und Entwickler
die eine groß angelegte Textextraktion benötigen
insbesondere an Fachleute im Bereich der Verarbeitung natürlicher Sprache. Es eignet sich für Unternehmen und Organisationen
die wichtige Informationen aus Texten automatisch extrahieren müssen
um Entscheidungen zu treffen

Finanzinstitute verwenden das YAYI-UIE-Modell
um wichtige Finanzereignisse und -daten aus Nachrichtenberichten zu extrahieren.
Medizinische Einrichtungen nutzen das Modell
um Krankheiten und Behandlungsmethoden aus medizinischer Literatur zu identifizieren.
Business-Analyse-Teams verwenden das Modell

1. Rufen Sie die GitHub-Seite von YAYI-UIE auf und klonen oder laden Sie den Code herunter.
2. Erstellen Sie gemäß den Anweisungen in der README-Datei eine conda-Umgebung und installieren Sie die erforderlichen Abhängigkeiten.
3. Laden Sie das vortrainierte Modell herunter und laden Sie es auf einen lokalen oder Remote-Server.
4. Bereiten Sie den Eingabetext vor und passen Sie die Extraktionsanweisungen nach Bedarf an.
5. Führen Sie die Inferenz mit dem Modell durch und extrahieren Sie Entitäten

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Yayi-UIE: Großes Sprachmodell zur Informationsextraktion Neueste Verkehrssituation

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Yayi-UIE: Großes Sprachmodell zur Informationsextraktion Geografische Verteilung der Besuche

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Yayi-UIE: Großes Sprachmodell zur Informationsextraktion Alternativen

Yayi-UIE: Großes Sprachmodell zur Informationsextraktion — Hochwertiges Modell zur Informationsextraktion basierend auf massiven Datenmengen

Index-1.9B-Pure — Leichtgewichtiges großes Sprachmodell, spezialisiert auf Textgenerierung.

NeoBase — NeoBase ist ein Open-Source-KI-Datenbankassistent, mit dem Sie über natürliche Sprache mit Datenbanken interagieren können.

IndexTTS — Industrielles, steuerbares und effizientes Zero-Shot Text-to-Speech-System

bRAG-langchain — Ein Open-Source-Projekt zum Erstellen von Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Anwendungen.

Moonlight — Moonlight ist ein 16B-Parameter-Mixture-of-Experts-Modell (MoE), das mit dem Muon-Optimierer trainiert wurde und hervorragende Leistung zeigt.

RAG-FiT — RAG-FiT ist eine Bibliothek zur Verbesserung der Fähigkeit großer Sprachmodelle (LLMs), externe Informationen zu nutzen, indem speziell erstellte RAG-erweiterte Datensätze zum Feintuning des Modells verwendet werden.

s1-32B — s1 ist ein auf Qwen2.5-32B-Instruct feinabgestimmtes Inferenzmodell, das lediglich mit 1000 Beispielen trainiert wurde.

node-DeepResearch — Durchsucht und liest Webseiten kontinuierlich, bis eine Antwort gefunden wird (oder das Token-Budget erschöpft ist).

Tülu 3 405B — Tülu 3 405B ist ein großes, quelloffenes Sprachmodell, dessen Leistung durch Reinforcement Learning verbessert wurde.

Janus-Pro-1B — Janus-Pro-1B ist ein einheitliches, multimodales, autoregressives Framework für Verständnis und Generierung.

SpeechGPT 2.0-Vorschau — Das erste kontextintelligente, menschenähnliche Echtzeit-Interaktionssystem für die Sprachsteuerung, das mehrsprachige, vielseitige Interaktionen unterstützt.

Baichuan-M1-14B — Von Baichuan Intelligence entwickeltes Open-Source-Sprachmodell, speziell optimiert für den medizinischen Bereich, mit herausragenden allgemeinen Fähigkeiten und Leistung im medizinischen Sektor.

YuLan-Mini — Ein hoch effizientes, leichtgewichtiges Sprachmodell mit 240 Millionen Parametern

DeepSeek-V3 — Ein Mixture-of-Experts Sprachmodell mit 671 Milliarden Parametern.

Q-RWKV-6 32B Instruct Vorschau — Die leistungsstärkste Variante des RWKV-Modells, die mehrere englische Benchmarks übertrifft.

Ai2 OpenScholar — Wissenschaftsliteratur-Suchmaschinen-erweiterte Sprachmodell

Llama-3.1-Tulu-3-8B-RM — Erweitertes, instruktionsfolgendes Modell mit umfassender Anleitung zu modernen Nachtrainingstechniken.

Llama-3.1-Tulu-3-70B-SFT — Führende Familie von Modellen mit Anweisungsbefolgung, die Open-Source-Daten, -Code und -Anleitungen bereitstellt.

Llama-3.1-Tulu-3-8B-DPO — Fortschrittliches Textgenerierungsmodell für diverse Aufgaben

playwright-ai — Ein KI-Tool für Playwright-Tests mit der Anthropic API.

Llama-3.1-Tulu-3-8B — Ein fortschrittliches, anweisungen-folgendes Modell, das Open-Source-Daten und -Code bereitstellt.

llmc — Ein lokales Inferenz-Kommandozeilen-Tool, das natürliche Sprachbeschreibungen in ausführbare Shell-Befehle umwandelt.

Knowledge Table — Open-Source-Tool zur Vereinfachung der Extraktion und Exploration strukturierter Daten aus unstrukturierten Dokumenten.

Zamba2-7B — Hochleistungsfähiges, kleines Sprachmodell

TurboSeek — Eine Open-Source-KI-Suchmaschine, betrieben von Together.ai.

Dialog mit Ihrer Datenbank — Führen Sie Dialoge mit Ihrer Datenbank und stellen Sie Datenabfragen in natürlicher Sprache.

SLM_Survey — Untersuchung, Messung und Einblicke in kleine Sprachmodelle

docai — Strukturierte Informationen aus Dokumenten extrahieren

Reflection Llama-3.1 70B — Spitzenmodell unter den Open-Source-Large Language Models (LLMs)