模型简介
该模型是基于prajjwal1/bert-tiny微调的版本，适用于文本分类任务，具体应用场景需补充
模型特点
高效轻量
基于bert-tiny架构，模型体积小，适合资源有限的环境
良好分类性能
在评估集上达到0.7983的精确率和0.9531的准确率
优化训练
使用余弦衰减学习率调度器和Adam优化器进行训练
模型能力
文本分类
短文本处理
使用案例
文本分析
情感分析
可用于短文本情感分类
评估集F1值0.7202
内容分类
对文本内容进行分类
评估集准确率0.9531
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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