基于西班牙语RoBERTa-base架构的预训练模型，针对XNLI数据集进行微调，采用高斯采样方法优化训练数据质量
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发布时间 : 3/2/2022
模型简介
该模型是从零开始训练的西班牙语RoBERTa-base模型，通过高斯函数采样方法筛选训练数据，特别优化了XNLI任务性能
模型特点
高斯采样训练数据
采用高斯函数对mc4数据集进行子采样，有效过滤低质量文本和重复内容
512序列长度
支持长达512个token的序列处理能力
XNLI优化
专门针对跨语言自然语言推理任务进行微调
模型能力
自然语言理解
跨语言推理
文本分类
使用案例
自然语言处理
跨语言文本推理
判断西班牙语文本之间的逻辑关系
在XNLI任务上表现优异
文本分类
对西班牙语文本进行分类任务
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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