T
Test Zeroshot
由 paulhindemith 开发
这是一个零样本分类模型，能够对文本进行分类而无需特定任务的训练数据
下载量 31
发布时间 : 11/3/2022
模型简介
该模型支持零样本文本分类任务，可以直接对未见过的类别进行分类
模型特点
零样本学习能力
无需特定任务的训练数据即可进行分类
多语言支持
能够处理中文等多种语言的文本（根据示例推断）
即用型模型
无需微调即可直接应用于分类任务
模型能力
文本分类
多语言文本处理
零样本学习
使用案例
文本分类
国籍识别
识别文本中提到的个人国籍信息
如示例所示，能准确识别'延斯·彼得·汉森来自丹麦'中的丹麦国籍
内容分类
新闻分类
将新闻文章分类到预定义的类别中
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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