该模型是基于ALBERT-large-v2在GLUE RTE任务上微调的文本分类模型，用于识别文本蕴含关系。
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发布时间 : 3/2/2022
模型简介
这是一个经过微调的ALBERT模型，专门用于识别文本蕴含关系（Textual Entailment）任务，判断前提文本是否蕴含假设文本。
模型特点
基于ALBERT架构
采用ALBERT-large-v2架构，具有参数共享等优化特性
GLUE RTE任务微调
专门针对GLUE数据集中的文本蕴含识别任务进行优化
轻量级模型
相比原始BERT模型，ALBERT架构更加轻量高效
模型能力
文本分类
文本蕴含识别
自然语言理解
使用案例
自然语言处理
文本蕴含判断
判断给定前提文本是否蕴含假设文本
在GLUE RTE任务上达到54.87%准确率
问答系统支持
辅助问答系统判断答案是否蕴含在给定文本中
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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