模型简介
该模型是XLM-RoBERTa基础模型的微调版本，适用于多语言文本处理任务，在评估集上表现出良好的F1分数
模型特点
多语言支持
基于XLM-RoBERTa架构，具备处理多语言文本的能力
高性能微调
在评估集上取得了0.8520的F1分数，表现优异
迁移学习能力
通过微调预训练模型，适应特定任务需求
模型能力
多语言文本处理
序列标注
文本分类
使用案例
自然语言处理
多语言文本分类
对多语言文本进行分类任务
F1分数达到0.8520
命名实体识别
识别文本中的命名实体（推断应用）
PyTorch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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