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inference: true

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• text: "今天心情不好[SEP]今天很开心"

二郎神-RoBERTa-330M-自然语言推理模型

• 主页:封神榜
• GitHub: 封神榜大模型项目

简介

基于中文RoBERTa-wwm-ext-large模型在多个自然语言推理任务数据集上微调的版本

模型分类

模型信息

我们在4个中文自然语言推理(NLI)数据集（总计1,014,787条样本）上对hfl/chinese-roberta-wwm-ext-large模型进行了微调。

下游任务表现

使用方式

from transformers import BertForSequenceClassification
from transformers import BertTokenizer
import torch

tokenizer=BertTokenizer.from_pretrained('IDEA-CCNL/Erlangshen-Roberta-330M-NLI')
model=BertForSequenceClassification.from_pretrained('IDEA-CCNL/Erlangshen-Roberta-330M-NLI')

texta='今天的饭不好吃'
textb='今天心情不好'

output=model(torch.tensor([tokenizer.encode(texta,textb)]))
print(torch.nn.functional.softmax(output.logits,dim=-1))

引用文献

如果您使用了本模型，请引用我们的论文：

@article{fengshenbang,
  author    = {张嘉旭等},
  title     = {封神榜1.0：中文认知智能基础体系},
  journal   = {CoRR},
  volume    = {abs/2209.02970},
  year      = {2022}
}

也可引用我们的GitHub仓库:

@misc{封神榜大模型,
  title={封神榜大模型项目},
  author={IDEA-CCNL},
  year={2021},
  howpublished={\url{https://github.com/IDEA-CCNL/Fengshenbang-LM}},
}