该模型是基于DistilBERT在GLUE数据集RTE任务上微调的文本分类模型，准确率为61.73%
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发布时间 : 3/2/2022
模型简介
一个轻量级的文本分类模型，专门用于识别文本蕴含关系（RTE任务）
模型特点
轻量高效
基于DistilBERT架构，比标准BERT体积小40%但保留97%的性能
特定任务优化
专门针对GLUE数据集中的RTE（文本蕴含识别）任务进行微调
模型能力
文本分类
文本蕴含识别
自然语言推理
使用案例
自然语言处理
文本蕴含判断
判断前提文本是否蕴含假设文本
在GLUE RTE任务上达到61.73%准确率
问答系统支持
辅助问答系统判断答案是否与问题相关
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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