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Bert Large Uncased Squadv1.1 Sparse 80 1x4 Block Pruneofa

由Intel開發
這是一個通過知識蒸餾對預訓練的80% 1x4塊稀疏Prune OFA BERT-Large模型進行微調得到的模型,在SQuADv1.1問答任務上表現優異。
下載量 15
發布時間 : 3/27/2022

模型概述

該模型是基於BERT-Large架構的稀疏化版本,專門針對問答任務進行了優化,在SQuADv1.1數據集上實現了高準確率。

模型特點

高效稀疏結構
採用80% 1x4塊稀疏結構,在保持性能的同時顯著減少模型參數
知識蒸餾優化
通過知識蒸餾技術進行微調,提升模型在特定任務上的表現
高性能問答能力
在SQuADv1.1問答任務上達到91.174的F1分數

模型能力

問答系統
閱讀理解
文本理解

使用案例

教育科技
自動問答系統
用於構建教育領域的智能問答系統
在標準問答數據集上達到91.174的F1分數
客戶服務
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