基于BART-base架构，在SQuAD数据集上进行微调的问答模型，适用于少样本学习场景
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发布时间 : 9/30/2022
模型简介
该模型是基于facebook/bart-base在SQuAD问答数据集上微调的版本，特别针对k=256的少样本学习场景进行了优化，随机种子为2。
模型特点
少样本学习优化
专门针对k=256的少样本学习场景进行微调
基于SQuAD数据集
在高质量的SQuAD问答数据集上训练，具备良好的问答能力
可复现性
使用固定随机种子(seed=2)训练，确保结果可复现
模型能力
问答生成
文本理解
少样本学习
使用案例
教育
自动答题系统
用于教育领域的自动问答系统，回答学生问题
客服
智能客服问答
构建基于少量示例的客服问答系统
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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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