Deberta Base
模型概述
DeBERTa 通過解耦注意力機制與增強型掩碼解碼器改進了 BERT 和 RoBERTa 模型,適用於自然語言理解任務。
模型特點
解耦注意力機制
通過解耦注意力機制改進了 BERT 和 RoBERTa 模型,提升了模型性能。
增強型掩碼解碼器
採用增強型掩碼解碼器,進一步優化了模型的解碼能力。
高性能
在 80GB 訓練數據下,DeBERTa 在大多數自然語言理解任務中表現優於 BERT 和 RoBERTa。
模型能力
自然語言理解
文本分類
問答系統
使用案例
自然語言處理
問答系統
DeBERTa 可用於構建高性能的問答系統,如 SQuAD 1.1/2.0 任務。
在 SQuAD 1.1 上達到 93.1/87.2,SQuAD 2.0 上達到 86.2/83.1。
文本分類
DeBERTa 可用於文本分類任務,如 MNLI 任務。
在 MNLI-m 上達到 88.8。
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