该模型是基于bert-base-uncased进行微调的版本，具体应用场景和训练数据集信息暂未提供。
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发布时间 : 3/10/2022
模型简介
基于bert-base-uncased的微调模型，适用于自然语言处理任务，具体用途需要进一步信息确认。
模型特点
BERT基础架构
基于广泛使用的bert-base-uncased模型，具有良好的语言理解能力
微调优化
在特定数据集上进行了3轮微调，验证损失从1.7727降至1.5572
标准训练配置
使用Adam优化器和线性学习率调度器进行训练
模型能力
文本理解
文本特征提取
自然语言处理
使用案例
自然语言处理
文本分类
可用于文本分类任务
问答系统
可能适用于问答系统开发
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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