模型简介
该模型在GLUE数据集上进行了5个epoch的微调，主要用于文本分类任务，采用交叉熵损失函数进行训练。
模型特点
高效微调
仅需5个epoch即可达到较高准确率
优化训练
采用2e-05的学习率和32的批次大小进行优化训练
序列处理
支持最大128长度的序列处理
模型能力
文本分类
自然语言理解
使用案例
文本分析
情感分析
对文本进行情感倾向分类
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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