基于bert-base-uncased微调的模型，用于文本蕴含识别任务，准确率为66.43%

该模型是基于RoBERTa架构的自然语言推理模型，专门针对抑郁症检测任务进行了微调训练。

基于distilbert-base-uncased微调的文本分类模型，用于主题摘要分类任务

该模型是基于DistilBERT在SQuAD问答数据集上微调的版本，用于问答任务。

该模型是基于DistilBERT在SQuAD v2数据集上微调的问答模型，适用于阅读理解任务。

基于DistilBERT的轻量级问答模型，在SQuAD数据集上微调

基于DeBERTa-v3-xsmall架构的问答系统模型，专门针对SQuAD2.0数据集进行微调

该模型是基于DistilBERT在SQuAD v2数据集上微调的问答模型，适用于阅读理解任务。

基于DistilBERT的问答模型，在SQuAD v2数据集上微调，适用于问答任务

基于distilbert-base-uncased模型在squad_v2数据集上微调的问答模型

该模型是基于DistilBERT基础模型在SQuAD问答数据集上微调的版本，专门用于问答任务。

该模型是基于DistilBERT在SQuAD问答数据集上微调的版本，适用于问答任务。

该模型是基于bert-base-uncased在squad_v2数据集上微调的版本，适用于问答任务。

基于DistilBERT的问答模型，在SQuAD数据集上微调，用于阅读理解任务

该模型是基于DistilBERT在SQuAD数据集上微调的问答模型，用于提取式问答任务。

该模型是基于bert-base-uncased进行微调的版本，具体微调任务和数据集信息未提供。

基于DistilBERT基础模型在SQuAD问答数据集上微调的问答模型

该模型是基于DistilBERT在SQuAD数据集上微调的问答模型，适用于阅读理解任务。

基于DistilBERT基础模型在情感分析任务上微调的轻量级模型，准确率达90.37%

该模型是基于DistilBERT在SQuAD v2问答数据集上微调的版本，用于问答任务。

该模型是基于DistilBERT在SQuAD v2数据集上微调的问答模型，适用于阅读理解任务。

该模型是基于DistilBERT在SQuAD问答数据集上微调的版本，用于问答任务。

该模型是基于DistilBERT基础模型在SQuAD 2.0问答数据集上微调的版本，用于问答任务。

基于bert-base-uncased-wiki微调的模型，具体任务未明确说明

该模型是基于DistilBERT在DevOps领域NER任务上微调的版本，专注于命名实体识别任务。

该模型是基于distilbert-base-uncased-distilled-squad在squad_v2数据集上微调的版本，适用于问答任务。

基于DistilBERT的问答模型，在SQuAD数据集上微调，用于提取式问答任务

这是一个基于ClimateBERT的微调模型，用于对气候相关段落进行具体性分类。

该模型是基于DistilBERT的轻量级模型，在SQuAD问答数据集上进行了微调，用于问答任务。

基于DistilBERT的轻量级问答模型，在SQuAD数据集上微调

基于DistilBERT的问答模型，在SQuAD数据集上微调，用于阅读理解任务

基于BERT基础模型在SQuAD问答数据集上微调的问答模型

基于DistilBERT的问答模型，在SQuAD v2数据集上微调，用于阅读理解任务

该模型是基于DistilBERT的轻量级问答模型，在SQuAD数据集上进行了微调，适用于阅读理解任务。

该模型是基于SQuAD V1数据集对microsoft_deberta-large进行微调的版本，主要用于问答任务。