ModelScope中，有没有问答比较准确，模型 .bin（ 在4-5g的项目）。支持离线问答的项目

在ModelScope中，有一些问答模型可以提供比较准确的答案，并且支持离线问答。这些模型通常是基于深度学习技术构建的，并且经过了大量的训练和优化。

以下是一些在ModelScope中可用的问答模型：

1. BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）：BERT是一种预训练的语言表示模型，它在各种自然语言处理任务上表现出色，包括问答。ModelScope提供了多个版本的BERT模型，可以用于离线问答。

2. RoBERTa（Robustly Optimized BERT Pretraining Approach）：RoBERTa是BERT的一个改进版本，它在预训练过程中进行了一些调整，以提高性能。ModelScope也提供了RoBERTa模型，适用于离线问答。

3. T5（Text-to-Text Transfer Transformer）：T5是一种通用的自然语言处理模型，它可以将输入文本转换为输出文本。ModelScope中的T5模型可以用于离线问答任务。

这些模型通常以.bin格式提供，并且文件大小在4-5GB左右。你可以根据具体的需求选择适合的模型，并在ModelScope中进行下载和使用。请注意，使用这些模型需要一定的计算资源和开发经验。