nasa-smd-ibm-st

Mejora las técnicas de lenguaje natural para la recuperación de información y la búsqueda inteligente en el ámbito de las misiones científicas de la NASA.

Producto ComúnProgramaciónNASAAprendizaje profundo

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nasa-smd-ibm-st es un modelo de transformación de oraciones basado en Bi-encoder, entrenado mediante ajuste fino a partir del modelo codificador nasa-smd-ibm-v0.1. Fue entrenado con 271 millones de muestras y 2,6 millones de muestras específicas del dominio provenientes de documentos de la Dirección de Misiones Científicas (SMD) de la NASA. El modelo tiene como objetivo mejorar las técnicas de lenguaje natural, como la recuperación de información y la búsqueda inteligente, para su aplicación en tareas de procesamiento de lenguaje natural de la SMD. Este modelo se puede utilizar ampliamente en casos de uso científicos relacionados con la NASA SMD, como la recuperación de información y la búsqueda de similitud de oraciones.

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nasa-smd-ibm-st Alternativas

nasa-smd-ibm-st — Mejora las técnicas de lenguaje natural para la recuperación de información y la búsqueda inteligente en el ámbito de las misiones científicas de la NASA.

node-DeepResearch — Busca y lee páginas web continuamente hasta encontrar la respuesta (o hasta agotar el presupuesto de tokens).

RAGFlow — Motor de RAG (Generación Aumentada por Recuperación) de código abierto basado en una comprensión profunda de documentos.

nasa-smd-ibm-v0.1 — Modelo de transformación basado en RoBERTa para misiones científicas de la NASA

FlexHeadFA — Mecanismo de atención preciso, rápido y eficiente en cuanto a memoria.

FlashMLA — FlashMLA es un núcleo de decodificación MLA eficiente optimizado para GPU Hopper, ideal para servicios de secuencias de longitud variable.

VLM-R1 — VLM-R1 es un modelo de lenguaje visual reforzado estable y versátil, enfocado en tareas de comprensión visual.

Detección de Compatibilidad de Modelos DeepSeek — Detecta si un dispositivo puede ejecutar modelos DeepSeek de diferentes escalas, ofreciendo una predicción de compatibilidad.

Preentrenamiento de modelos de lenguaje recurrentes a gran escala — Código de preentrenamiento para modelos de lenguaje recurrentes profundos a gran escala, compatible con la ejecución en 4096 GPU AMD.

Open R1 — Este es un proyecto de reproducción de un modelo DeepSeek-R1 completamente abierto, diseñado para ayudar a los desarrolladores a reproducir y construir modelos basados en R1.

Janus-Pro-1B — Janus-Pro-1B es un marco autorregresivo unificado de comprensión y generación multimodal.

Tarsier — Tarsier es un modelo de lenguaje de video a gran escala desarrollado por ByteDance para generar descripciones de video de alta calidad.

VideoLLaMA3 — VideoLLaMA3 es un modelo base multimodal de vanguardia, especializado en la comprensión de imágenes y videos.

WebWalker — WebWalker es un marco de evaluación de referencia diseñado para evaluar la capacidad de los modelos de lenguaje grandes (LLM) para navegar por páginas web.

MiniMax-01 — Potente modelo de lenguaje con 4560 mil millones de parámetros totales, capaz de procesar contextos de hasta 4 millones de tokens.

Llama-3.1-70B-Instruct-AWQ-INT4 — Modelo de generación de texto con 70 mil millones de parámetros

DeepSeek-V3 — Un modelo de lenguaje Mixture-of-Experts con 671B parámetros.

DRT-o1 — Modelo de traducción automática neuronal basado en cadenas de razonamiento largas para optimizar la traducción.

mwp_ReFT — Marco de ajuste fino de modelos basado en el aprendizaje por refuerzo profundo

Florence-VL — Herramienta de mejora de modelos de lenguaje visual, que combina un codificador visual generativo y una técnica de fusión de profundidad y amplitud.

PaliGemma 2 — PaliGemma 2 es un potente modelo de lenguaje visual, fácil de ajustar.

LLaMA-Mesh — Unificación de modelos de lenguaje y generación de mallas 3D

Demostración de TTS MaskGCT — Demostración de texto a voz (TTS) basada en el modelo MaskGCT

mPLUG-DocOwl 1.5 — Modelo de aprendizaje de estructura unificada para la comprensión de documentos sin OCR

F5-TTS — Modelo de síntesis de texto a voz (TTS) de alta calidad basado en aprendizaje profundo

ColPali — Herramienta de recuperación de documentos eficiente basada en modelos de lenguaje visual

Llama 3.2 3b Voice — Herramienta de síntesis de voz basada en el modelo Llama.

AgentRE — Marco basado en agentes para la extracción de relaciones en entornos de información complejos.

Pregunta — Sistema inteligente de preguntas y respuestas que ofrece información detallada y respuestas precisas.

Aixploria — Directorio de herramientas de IA, descubre las mejores herramientas de IA