XLM-RoBERTa是基于RoBERTa架构的多语言预训练模型，支持100种语言，适用于跨语言理解任务。
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发布时间 : 3/2/2022
模型简介
XLM-RoBERTa是一个大规模多语言预训练模型，基于RoBERTa架构改进，专门针对跨语言任务优化。它通过大规模多语言语料库训练，能够处理100种语言的文本理解任务。
模型特点
多语言支持
支持100种语言，特别适合跨语言任务
大规模预训练
使用2.5TB的CommonCrawl数据进行预训练
RoBERTa优化
基于RoBERTa架构改进，移除下一句预测任务，使用更大的batch size和更多数据
模型能力
文本分类
命名实体识别
问答系统
文本相似度计算
跨语言理解
使用案例
跨语言应用
多语言客服系统
构建支持多种语言的智能客服系统
可处理100种语言的用户查询
跨语言信息检索
实现不同语言文档之间的相关性检索
跨语言检索准确率提升显著
自然语言处理
多语言文本分类
对多种语言的文本进行分类
在多语言数据集上表现优异
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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