该模型是基于ALBERT-xlarge-v2在GLUE的WNLI任务上微调的文本分类模型
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发布时间 : 3/2/2022
模型简介
该模型是ALBERT-xlarge-v2架构的变体，专门针对WNLI（Winograd Schema Challenge）任务进行微调，用于解决文本蕴含问题
模型特点
高效参数共享
基于ALBERT架构，采用跨层参数共享机制，显著减少模型参数数量
WNLI任务优化
专门针对Winograd Schema Challenge任务进行微调
轻量级架构
相比原始BERT模型，ALBERT架构在保持性能的同时大幅减少参数数量
模型能力
文本分类
自然语言推理
文本蕴含判断
使用案例
自然语言处理
文本蕴含判断
判断一个句子是否蕴含另一个句子的含义
在WNLI测试集上达到56.34%准确率
语义相似度分析
分析两个句子之间的语义关系
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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