B
Bert Base Uncased Finetuned Quac
由 OrfeasTsk 开发
基于Transformer架构的预训练语言模型，适用于多种NLP任务
下载量 25
发布时间 : 3/9/2022
模型简介
双向Transformer编码器模型，通过大规模语料预训练获得通用语言理解能力
模型特点
双向上下文理解
通过MLM预训练任务实现双向语境编码
迁移学习友好
可通过微调适配下游NLP任务
注意力机制
全连接自注意力层捕捉长距离依赖关系
模型能力
文本特征提取
语义相似度计算
文本分类
问答系统
命名实体识别
使用案例
文本分析
情感分析
对用户评论进行正面/负面情感分类
典型准确率>90%（推断值）
信息抽取
实体识别
从文本中提取人名/地名/组织名等实体
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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