基于facebook/bart-base模型在squad数据集上进行微调的版本，适用于问答任务。
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发布时间 : 9/29/2022
模型简介
该模型是基于BART-base架构在SQuAD问答数据集上微调的版本，主要用于阅读理解与问答任务。
模型特点
小样本学习
采用few-shot学习策略（k=16）进行微调
固定随机种子
训练时使用固定随机种子（seed=2）确保可复现性
问答优化
专门针对SQuAD问答数据集进行优化
模型能力
阅读理解
问题回答
文本生成
使用案例
教育
自动答题系统
用于构建教育领域的自动问答系统
信息检索
文档问答
从给定文档中提取答案回答用户问题
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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