该模型是基于ALBERT架构的问答模型，针对SQuAD 2.0数据集进行了微调，用于回答阅读理解问题。
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发布时间 : 3/25/2022
模型简介
基于ALBERT-base-v2架构的问答模型，专门针对SQuAD 2.0数据集进行了微调，能够处理包括不可回答的问题在内的阅读理解任务。
模型特点
高效参数利用
采用ALBERT架构，通过参数共享技术显著减少模型参数数量
SQuAD 2.0优化
专门针对SQuAD 2.0数据集进行微调，能够处理不可回答的问题
轻量级模型
相比传统BERT模型，参数更少，推理速度更快
模型能力
阅读理解
问答系统
文本理解
使用案例
教育
自动答题系统
用于教育领域的自动答题系统，帮助学生理解文章内容
客户服务
智能客服问答
用于客户服务中的常见问题自动回答
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大型语言模型
Transformers
Transformers 支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
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对话系统 Transformers
Transformers 英语
C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
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问答系统
中文
R
uer
2,694
98
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