Deberta Base

🚀 DeBERTa：具有解耦注意力的解碼增強型BERT

DeBERTa通過解耦注意力和增強掩碼解碼器改進了BERT和RoBERTa模型。它使用80GB訓練數據，在大多數自然語言理解（NLU）任務上的表現優於BERT和RoBERTa。

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🚀 快速開始

🔍 在NLU任務上微調

我們展示了在SQuAD 1.1/2.0和MNLI任務上的開發結果。

📄 許可證

本項目採用MIT許可證。

📚 引用

如果您發現DeBERTa對您的工作有幫助，請引用以下論文：

@inproceedings{
he2021deberta,
title={DEBERTA: DECODING-ENHANCED BERT WITH DISENTANGLED ATTENTION},
author={Pengcheng He and Xiaodong Liu and Jianfeng Gao and Weizhu Chen},
booktitle={International Conference on Learning Representations},
year={2021},
url={https://openreview.net/forum?id=XPZIaotutsD}
}