基于xlm-roberta-base在xtreme数据集上微调的德语标记分类模型
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发布时间 : 5/10/2022
模型简介
该模型是针对德语文本的标记分类任务进行优化的XLM-RoBERTa模型，在PAN-X.de数据集上进行了微调，主要用于命名实体识别等任务。
模型特点
多语言预训练基础
基于XLM-RoBERTa-base模型，具备强大的多语言理解能力
德语特定优化
在德语PAN-X数据集上进行了专门微调，适合德语文本处理
高性能标记分类
在评估集上取得了0.8675的F1分数，表现优异
模型能力
命名实体识别
文本标记分类
德语文本处理
使用案例
信息提取
德语命名实体识别
从德语文本中识别人名、地名、组织名等实体
F1分数达到0.8675
文本分析
德语文本标记分类
对德语文本中的单词或短语进行分类标注
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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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