A
Adebert
由 Jacobberk 开发
adeBERT是基于BERT-large架构微调的模型，专注于特定领域任务，在评估集上表现出色。
下载量 25
发布时间 : 4/21/2024
模型简介
该模型是基于BERT-large架构微调的版本，适用于文本分类等自然语言处理任务，在评估集上取得了0.9551的F1分数。
模型特点
高精度文本分类
在评估集上取得了0.9551的F1分数，表现优异
基于BERT-large架构
利用BERT-large的强大语言理解能力进行微调
高效微调
仅需3个训练轮次即可达到高性能
模型能力
文本分类
自然语言理解
序列标注
使用案例
文本分析
情感分析
分析文本的情感倾向
高准确度的情感分类
主题分类
将文本分类到预定义的主题类别
0.9551的F1分数表现
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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