擅长处理自然语言理解任务的中文DeBERTa-v2基础模型，采用全词掩码技术，参数量9700万。

基于MultiNLI数据集训练的DeBERTa-v3-large模型，用于文本蕴含关系判断

DeBERTaV3是微软提出的改进版DeBERTa模型，通过ELECTRA风格的梯度解耦嵌入共享预训练方法提升效率，在自然语言理解任务中表现优异。

DeBERTa V2 XXLarge是微软推出的增强型自然语言理解模型，通过解耦注意力机制和增强型掩码解码器改进BERT架构，在多项NLP任务上达到SOTA性能。

DeBERTa通过解耦注意力机制和增强型掩码解码器改进了BERT与RoBERTa模型，在多数自然语言理解任务上表现优异。

DeBERTa 是一种基于解耦注意力机制的增强型 BERT 解码模型，改进了 BERT 和 RoBERTa 模型，在自然语言理解任务中表现优异。

DeBERTa是一种改进的BERT模型，通过解耦注意力机制和增强型掩码解码器提升性能，在多项自然语言理解任务上超越BERT和RoBERTa。

DeBERTa-XLarge-MNLI是基于解耦注意力机制的增强型BERT模型，经过MNLI任务微调，拥有750M参数，在自然语言理解任务上表现优异。

DeBERTa-V2-XXLarge是基于解耦注意力机制和增强型掩码解码器的改进型BERT模型，在多项自然语言理解任务上表现优异。

DeBERTa-v3是微软推出的改进版自然语言理解模型，通过ELECTRA风格预训练和梯度解耦嵌入共享技术优化，在保持较小参数量的同时实现高效性能。

DeBERTa是基于解耦注意力机制的增强型BERT解码模型，通过改进的注意力机制和增强型掩码解码器，在多项自然语言理解任务上超越BERT和RoBERTa的表现。

DeBERTa V2 XLarge是微软推出的增强型自然语言理解模型，通过解耦注意力机制和增强型掩码解码器改进BERT架构，在多项NLU任务上超越BERT和RoBERTa的表现。

DeBERTa V2 XXLarge是基于解耦注意力机制的增强型BERT变体，在自然语言理解任务上超越RoBERTa和XLNet，参数量达15亿

DeBERTa是基于解耦注意力机制和增强型掩码解码器改进的BERT模型，在多项自然语言理解任务上表现优异。

DeBERTa V2 XXLarge是基于解耦注意力与增强掩码解码的改进型BERT模型，具有15亿参数，在多项自然语言理解任务上超越BERT和RoBERTa表现

在GLUE MNLI数据集上微调的DeBERTa v3小规模版本，用于自然语言推理任务，准确率达87.46%

基于解耦注意力机制的增强型BERT解码模型，在MNLI任务上微调

DeBERTa是基于解耦注意力机制的增强型BERT解码模型，通过改进注意力机制和掩码解码器，在多项自然语言理解任务中超越BERT和RoBERTa表现。

DeBERTa是基于解耦注意力机制的增强型BERT解码模型，在自然语言理解任务上表现优异。

基于解耦注意力机制的增强型BERT解码模型，在MNLI任务上微调的大规模版本

DeBERTa是基于解耦注意力机制的增强型BERT解码模型，通过改进注意力机制和掩码解码器，在多项自然语言理解任务上超越BERT和RoBERTa。

DeBERTa是基于解耦注意力机制的增强型BERT解码模型，通过改进BERT与RoBERTa模型，在多数自然语言理解任务中表现更优。

DeBERTa是基于解耦注意力机制的增强型BERT改进模型，通过160GB训练数据和15亿参数规模，在多项自然语言理解任务中超越BERT和RoBERTa表现。

DeBERTa是基于解耦注意力机制的增强型BERT模型，在多项自然语言理解任务上超越BERT和RoBERTa表现