基于bert-base-uncased模型在wiki数据集上微调的版本，适用于文本相关任务
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发布时间 : 3/10/2022
模型简介
该模型是基于bert-base-uncased在wiki数据集上微调的版本，主要用于自然语言处理任务
模型特点
基于BERT架构
采用经典的BERT架构，具有良好的语言理解能力
Wiki数据微调
在Wiki数据集上进行微调，增强了知识理解和表达能力
英语优化
专门针对英语文本进行了优化
模型能力
文本理解
文本分类
命名实体识别
问答系统
使用案例
自然语言处理
文本分类
对英语文本进行分类
问答系统
构建基于知识的问答系统
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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