模型简介
一个用于问答任务的DeBERTa基础模型，经过多个问答数据集的联合微调。
模型特点
多数据集联合训练
在SQuAD1、AQA和NewsQA三个问答数据集上进行微调
DeBERTa架构
采用改进的BERT架构，具有更好的上下文理解能力
高效微调
仅需2轮训练即可达到较好效果
模型能力
阅读理解
问题回答
文本理解
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
智能搜索
增强搜索引擎的问题理解能力
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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