基于ModernBERT-base在arxiv-new-datasets数据集上微调的模型,主要用于文本分类任务
下载量 10.40k
发布时间 : 4/25/2025
模型简介
本模型是基于ModernBERT-base在arxiv-new-datasets数据集上微调的版本,适用于学术论文分类任务。
模型特点
高准确率
在评估集上达到94.5%的准确率和94.39%的F1值
优化训练
采用余弦学习率调度器和标签平滑技术,优化训练过程
学术领域适用
基于arXiv论文数据集训练,适合学术文本处理
模型能力
文本分类
学术论文分析
自然语言理解
使用案例
学术研究
论文分类
对arXiv学术论文进行分类
准确率94.5%
学术文本分析
分析学术论文内容并分类
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

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

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
AIbase是一个专注于MCP服务的平台,为AI开发者提供高质量的模型上下文协议服务,助力AI应用开发。
简体中文