模型简介
该模型是用于文本序列分类任务的预训练模型，特别适用于自然语言理解任务。通过对抗训练框架TextAttack进行微调，提高了模型在分类任务中的鲁棒性。
模型特点
对抗训练增强
通过TextAttack框架进行对抗训练，提高了模型对对抗样本的鲁棒性
GLUE数据集微调
在通用语言理解评估基准(GLUE)上进行微调，适用于多种自然语言理解任务
高效训练配置
采用2e-05的学习率和128的最大序列长度进行优化，在5个周期内达到最佳性能
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
对文本内容进行情感倾向分类
在验证集上达到79.42%的准确率
主题分类
将文本分类到预定义的主题类别中
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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