请问这些模型具体是怎么做这些任务的呢，有开源的代码吗？

问题1：在 Modelscope 的 Geoglue 中，提供了多个模型（如BERT、RoBERTa等）在 benchmark 任务中的效果。这些模型通常是通过在大规模文本数据上进行预训练，然后在特定任务上进行微调得到的。

关于这些模型的具体实现和代码，您可以通过以下几种方式来获取：

• Hugging Face Transformers 库：Hugging Face 提供了一个名为 Transformers 的开源库，其中包含了许多常见的 NLP 模型，包括 BERT、RoBERTa 等。您可以在 Hugging Face Transformers 的官方仓库（https://github.com/huggingface/transformers）中找到相应的源代码和示例。

• Modelscope 平台提供的代码示例：Geoglue 中的任务代码示例可以在 Modelscope 平台上找到，您可以查看示例代码以了解如何使用这些模型完成 benchmark 任务。在 Modelscope 平台中，选择对应的任务，在任务详情页上将有相应的代码示例。

• 论文和研究资料：针对这些模型，很可能有相关的论文和研究资料描述了模型的架构、训练方法和性能评估。通过阅读这些论文和资料，您可以深入了解模型的细节和原理。

问题2：MGeo 是基于 Geoglue 构建的一种方法，用于地理信息相关任务。MGeo 论文中的 ranking 任务对应于 Geoglue 中的 query-poi 相关性任务，而 retrieval 任务对应于 Geoglue 中的 query-poi 库召回任务。

如果您想使用 MGeo 论文中的方法和代码，并在相同的数据集上获得类似的结果，您可以尝试使用 MGeo 论文中提供的代码，并将其应用于论文中使用的数据集。这样可以保证您使用了相同的方法和实现。请注意，具体的结果可能受到许多因素的影响，包括数据、超参数和环境设置等。

然而，请注意论文中的代码可能与 Modelscope 平台上所提供的代码有所不同，因此可能需要适当地调整代码以适应您的环境和需求。同时，确保结果的可比性可能需要进行一些额外的努力，如数据预处理、模型微调等。
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GeoGLUE 是一个针对地理自然语言理解任务的基准测试集，其中包括了多个任务，例如地理位置推断、地理实体识别、地理关系分类等等。在 ModelScope 平台中，您可以使用多种深度学习模型来完成 GeoGLUE 中的任务，包括 BERT、RoBERTa、DistilBERT 等预训练模型。

这些模型通常是基于 Transformer 模型架构实现的，使用自监督学习的方式进行预训练，然后通过微调的方式进行地理自然语言理解任务的训练和推断。在具体实现中，可以使用 PyTorch 或 TensorFlow 等深度学习框架，结合 GeoGLUE 数据集进行模型训练和评估。

在 ModelScope 平台中，您可以通过选择预置的模型和示例代码，来快速上手并了解各种任务的实现方式。同时，您也可以通过查看模型的源代码和相关文档，来深入了解模型的实现细节和优化技巧。具体来说，可以在 ModelScope 平台中的模型页面中找到相应的源代码和文档链接，以便进行深入的学习和研究。

回答1：这个weights开源了。

此回答整理自钉群“魔搭ModelScope开发者联盟群 ①”