模型简介
该模型基于DeBERTa-v3-base架构，在五个NLI数据集上进行训练，主要用于零样本文本分类任务。它作为另一个更全面模型的比较基准而创建，适用于严格遵循原始NLI任务范式的场景。
模型特点
NLI数据集训练
基于五个NLI数据集(MNLI, FEVER, ANLI, LING, WANLI)训练，专注于自然语言推理任务
基准比较用途
专门作为更全面模型的比较基准而创建，用于评估零样本分类性能
严格NLI范式
特别适合需要严格遵循原始NLI任务范式的应用场景
模型能力
零样本文本分类
自然语言推理
二元分类
使用案例
文本分析
零样本分类
对未见过的文本进行分类，无需特定领域训练数据
自然语言推理
判断两个句子之间的逻辑关系(蕴含、矛盾或中立)
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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