Ernie 2.0 Large En
ERNIE 2.0是百度提出的持续预训练框架,通过多任务学习优化预训练任务,在多项中英文任务上超越BERT和XLNet。
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发布时间 : 3/2/2022
模型简介
ERNIE 2.0是一个基于持续预训练框架的语言理解模型,通过逐步构建和优化预训练任务提升性能,适用于多种自然语言处理任务。
模型特点
持续预训练框架
通过逐步构建和优化预训练任务,持续提升模型性能。
多任务学习
结合多种预训练任务进行学习,增强模型的泛化能力。
超越BERT和XLNet
在GLUE基准测试和多项中文任务上表现优于BERT和XLNet。
模型能力
文本理解
文本分类
问答系统
自然语言推理
使用案例
自然语言处理
文本分类
用于对文本进行分类,如情感分析、主题分类等。
在GLUE基准测试中表现优异。
问答系统
用于构建问答系统,回答用户提出的问题。
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