模型简介
该模型是基于DeBERTa-base架构的问答系统，专门针对阅读理解任务进行优化，能够从给定文本中提取答案。
模型特点
多数据集联合训练
模型在SQuAD1、AQA和NewsQA三个问答数据集上进行联合微调，增强了泛化能力
DeBERTa架构优势
采用改进的Transformer架构，具有更好的位置编码和注意力机制
高效微调
仅需2轮训练即可达到良好效果，训练损失从0.6729降至0.4631
模型能力
文本理解
答案提取
上下文问答
使用案例
教育
阅读理解辅助
帮助学生从文章中快速找到问题答案
信息检索
文档问答系统
从长文档中提取特定问题的答案
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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