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-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 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。

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