基于加泰罗尼亚语RoBERTa模型在MNLI任务上微调的自然语言推理模型
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发布时间 : 3/2/2022
模型简介
该模型是基于BSC-TeMU的加泰罗尼亚语RoBERTa基础模型在MNLI(多类型自然语言推理)任务上微调的版本，专门用于文本蕴含识别任务。
模型特点
加泰罗尼亚语优化
专门针对加泰罗尼亚语优化的预训练模型
高准确率
在评估集上达到87.78%的准确率
MNLI任务微调
针对多类型自然语言推理任务进行专门优化
模型能力
文本蕴含识别
自然语言推理
文本分类
使用案例
自然语言处理
文本蕴含判断
判断两个句子之间的逻辑关系(蕴含、矛盾或中立)
评估准确率87.78%
问答系统支持
为问答系统提供逻辑推理支持
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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