基于distilroberta-base模型微调的版本，适用于文本相关任务
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发布时间 : 4/10/2022
模型简介
该模型是在distilroberta-base基础上进行微调的版本，主要用于文本处理任务。具体任务类型未明确说明，但基于RoBERTa架构，可能适用于文本分类、命名实体识别等自然语言处理任务。
模型特点
轻量级模型
基于DistilRoBERTa架构，在保持性能的同时减少了模型大小
微调优化
在特定数据集上进行微调，可能提升了特定任务的性能
高效训练
训练过程使用了Adam优化器和线性学习率调度器
模型能力
文本理解
文本分类
命名实体识别
使用案例
自然语言处理
文本分类
对文本内容进行分类
情感分析
分析文本的情感倾向
精选推荐AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
专为泰语设计的80亿参数指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，优化了应用场景、检索增强生成、受限生成和推理任务
大型语言模型
Transformers
Transformers 支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型，专为边缘设备推理设计，体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
对话系统 Transformers
Transformers 英语
C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型，适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统
中文
R
uer
2,694
98
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