ReaderLM-v2 — это языковая модель с параметрами 1,5 млрд, которая преобразует необработанный HTML в красиво отформатированный уценочный код или JSON с превосходной точностью и улучшенной обработкой более длительного контекста. ReaderLM-v2 поддерживает несколько языков (всего 29) и специализируется на задачах, связанных с анализом, преобразованием и извлечением текста HTML. ReaderLM-v2 представляет собой значительный шаг вперед по сравнению со своим предшественником с несколькими ключевыми улучшениями: — Улучшенная генерация Markdown: благодаря новой парадигме обучения и более высоким качествам обучающих данных модель превосходно генерирует сложные элементы, такие как границы кода, вложенные списки, таблицы и уравнения LaTeX. — Вывод JSON: обеспечивает прямую генерацию HTML-JSON с использованием предопределенных схем, устраняя необходимость промежуточного преобразования уценки. — Обработка более длинного контекста: обрабатывает до 512 000 токенов общей входной и выходной длины с улучшенной производительностью при работе с длинным контентом. — Многоязычная поддержка: комплексная поддержка на 29 языках для более широкого применения. — Повышенная стабильность: значительно облегчает проблемы дегенерации после создания длинных последовательностей из-за контрастной потери во время тренировки. — Тип модели: авторегрессионный преобразователь только для декодера -…
Модальности:
Генерация текста
Области применения:
Диалог / чат Мультиязычность
Задача: Генерация текста
Автор: jinaai
Теги: onnx, qwen2, conversational, multilingual, text-generation-inference
Лайков: 768 | Загрузок: 9,080
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
