模型简介
RoBERTa是一种基于Transformer架构的预训练语言模型，通过优化BERT的训练过程实现更好的性能。该模型在1B词元规模的数据集上预训练，适用于各种自然语言处理任务。
模型特点
小规模数据预训练
针对1B及以下词元规模的数据集进行了优化预训练，适合资源有限的应用场景
多批次大小验证
提供512/1024/4096等多种批次大小的训练版本，适应不同硬件条件
严格筛选
从多次运行中筛选验证困惑度最低的模型发布，确保质量
模型能力
文本理解
文本生成
语义分析
语言建模
使用案例
文本分类
情感分析
分析文本的情感倾向
问答系统
阅读理解
基于给定文本回答问题
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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