模型简介
该模型是在GLUE MNLI数据集上微调的DeBERTa-v3-large版本，专门用于自然语言推理任务。
模型特点
高准确率
在MNLI评估集上达到91.75%的准确率
零样本分类能力
支持零样本分类任务
优化的训练参数
使用线性学习率调度器和Adam优化器进行精细调优
模型能力
自然语言推理
零样本分类
文本分类
使用案例
文本分析
文本蕴含判断
判断两个句子之间是否存在蕴含、矛盾或中性关系
准确率91.75%
零样本分类
无需特定领域训练数据即可进行分类任务
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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