模型简介
该模型主要用于零样本分类任务，能够在没有特定任务训练数据的情况下进行分类。
模型特点
零样本分类
无需特定任务训练数据即可进行分类。
多任务支持
适用于多种分类任务，具有广泛的适用性。
模型能力
文本分类
零样本学习
使用案例
文本分类
情感分析
对文本进行情感分类，如正面、负面或中性。
主题分类
对文本进行主题分类，如新闻、体育或科技。
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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