基于全词掩码技术预训练并在SQuAD v1.1上微调的BERT-large英文问答模型，量化至INT8精度
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发布时间 : 3/2/2022
模型简介
该模型专为英语问答任务设计，输入为文本和问题，输出为答案在文本中的位置范围。
模型特点
全词掩码预训练
使用全词掩码技术进行预训练，提升模型对完整词汇的理解能力
量化感知微调
通过NNCF进行量化感知微调，将模型精度从FP32降至INT8
高效推理
INT8量化版本在保持较高准确率的同时显著提升推理速度
模型能力
英语问答
文本理解
答案位置预测
使用案例
智能客服
自动问答系统
基于文档的自动问答服务
快速准确地从文档中提取问题答案
教育
学习辅助
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L
scb10x
3,269
16
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对话系统 Transformers
Transformers 英语
C
ToddGoldfarb
2,691
6
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问答系统
中文
R
uer
2,694
98
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