基于Transformer架构的预训练语言模型，适用于多种自然语言处理任务。
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发布时间 : 3/2/2022
模型简介
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于Transformer架构的预训练语言模型，通过双向上下文理解文本，适用于问答、文本分类等任务。
模型特点
双向上下文理解
通过双向Transformer编码器捕捉文本的上下文信息。
预训练与微调
支持在大规模语料上预训练后，针对特定任务进行微调。
多任务支持
适用于问答、文本分类、命名实体识别等多种自然语言处理任务。
模型能力
文本分类
问答系统
自然语言推理
使用案例
自然语言处理
问答自然语言推理
判断上下文句子是否包含问题的答案。
评估准确率91.69%
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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