D
Demo
由 junzai 开发
基于bert-base-uncased在GLUE MRPC数据集上微调的文本分类模型
下载量 15
发布时间 : 3/2/2022
模型简介
该模型是BERT基础版本在GLUE MRPC（微软研究释义语料库）数据集上微调得到的文本分类模型，用于判断句子对是否语义等价。
模型特点
高准确率
在GLUE MRPC测试集上达到82.84%的准确率和88.18%的F1值
基于预训练模型
基于广泛使用的bert-base-uncased模型微调，具备良好的语言理解能力
轻量级微调
仅需少量训练数据即可获得良好性能，训练轮数仅为1轮
模型能力
文本分类
语义相似度判断
自然语言理解
使用案例
文本处理
释义检测
判断两个句子是否表达相同含义
准确率82.84%，F1值88.18%
问答系统
判断用户提问与系统回答是否语义匹配
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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