模型简介
该模型通过在FineWeb-c数据集上微调XLM-RoBERTa-base而开发，旨在作为网页文本的初步过滤器，以提高标注效率。
模型特点
高精确率
精确率达到95.2%，意味着误报较少
双语支持
专门针对丹麦语和瑞典语内容进行优化
网页文本过滤
设计用于提高网页数据标注效率的初步过滤器
模型能力
识别错误语言内容
检测乱码文本
网页文本分类
使用案例
数据清洗
网页数据预处理
在数据标注前过滤低质量内容
提高标注效率和质量
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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