基于BERT-large模型在SQuADv1数据集上微调的问答模型,采用二阶剪枝技术优化
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发布时间 : 7/31/2022
模型简介
该模型是针对问答任务优化的BERT-large版本,通过微调和剪枝技术在SQuADv1数据集上表现出色
模型特点
二阶剪枝优化
采用最优BERT外科医生(OBS)方法进行精确的二阶剪枝,保持模型性能的同时减少参数
高精度问答
在SQuADv1数据集上达到91.23的F1分数,表现优异
基于BERT-large架构
建立在强大的BERT-large模型基础上,具有更强的语言理解能力
模型能力
阅读理解
问答系统
文本理解
使用案例
教育
自动答题系统
用于教育领域的自动问答系统,帮助学生快速获取知识
在SQuADv1上F1分数达91.23
客户服务
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