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Check Event Wa
由 Venkatesh4342 开发
基于distilbert-base-uncased微调的文本分类模型，在评估集上表现出色，准确率和F1分数均达到1.0。
下载量 15
发布时间 : 6/2/2024
模型简介
该模型是一个文本分类模型，主要用于特定任务的分类。具体任务和用途需要进一步补充。
模型特点
高效轻量
基于DistilBERT架构，在保持性能的同时减少了模型大小和计算资源需求。
高准确率
在评估集上取得了1.0的准确率和F1分数，表现出色。
快速训练
仅需3轮训练即可达到优异性能，训练效率高。
模型能力
文本分类
自然语言处理
使用案例
文本分析
事件检测
可能用于检测特定类型的事件或内容（基于模型名称推断）
高准确率（1.0）
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
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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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