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Deberta V3 Base Zeroshot V2.0 C

Developed by MoritzLaurer
基於DeBERTa-v3-base的零樣本分類模型,專為無需訓練數據的分類任務設計,使用商業友好數據訓練
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Release Time : 3/21/2024

Model Overview

該模型是zeroshot-v2.0系列成員,通過自然語言推理(NLI)框架實現零樣本文本分類,支持GPU/CPU運行,特別適合需要商業合規的場景

Model Features

商業友好數據訓練
僅使用Mixtral生成的合成數據和兩個商業友好NLI數據集訓練,滿足嚴格合規要求
零樣本分類能力
無需特定領域訓練數據即可執行分類任務,通過假設模板重構任意分類問題
多標籤支持
支持單標籤(multi_label=False)和多標籤(multi_label=True)分類模式

Model Capabilities

文本分類
零樣本推理
自然語言理解

Use Cases

內容分類
新聞主題分類
將新聞自動分類到政治、經濟、娛樂等主題
在28個測試任務上平均f1_macro達0.685
合規審核
內容合規篩查
識別文本是否涉及敏感主題
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