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Bert Base Uncased Mnli Sparse 70 Unstructured No Classifier
本模型由bert-base-uncased-sparse-70-unstructured在MNLI（GLUE基準測試）任務上微調而成，移除了分類器層以便更便捷地加載至其他下游任務進行訓練。
下載量 17
發布時間 : 3/2/2022
模型概述
這是一個基於稀疏BERT架構的模型，專門針對MNLI任務進行了微調，但移除了分類器層以便於遷移到其他任務。
模型特點
稀疏架構
採用70%非結構化稀疏的BERT架構，提高了模型效率
可遷移性
移除了分類器層，便於遷移到其他下游任務
多任務適配
已在多個GLUE任務上驗證了遷移效果
模型能力
自然語言理解
文本分類
句子相似度計算
問答系統
使用案例
文本分析
自然語言推理
判斷兩個句子之間的關係（蘊含/矛盾/中立）
匹配集準確率82.5%，非匹配集準確率83.3%
遷移學習
下游任務適配
可遷移至QQP、QNLI、SST-2等任務
在QQP任務上達到90.2%準確率
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