模型简介
该模型是基于roberta-base在短信垃圾数据集上微调的版本，主要用于文本分类任务，特别是垃圾短信检测。
模型特点
高准确率
在评估集上达到了0.998的准确率，表现优异。
基于RoBERTa
基于强大的roberta-base模型进行微调，继承了其优秀的文本理解能力。
轻量级微调
仅需2轮训练即可达到高性能，训练效率高。
模型能力
文本分类
垃圾短信检测
使用案例
通信安全
垃圾短信过滤
用于手机短信应用或通信系统中自动过滤垃圾短信。
准确识别99.8%的垃圾短信
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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