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BERT Of Theseus MNLI
模型概述
忒修斯BERT是一種通過逐步替換原始BERT組件實現的新型壓縮BERT模型，適用於句子分類任務，在GLUE基準測試中表現優異。
模型特點
漸進式模塊替換
通過逐步替換原始BERT組件實現模型壓縮，保持性能的同時減少複雜度
中間任務遷移學習
模型適用於中間任務遷移學習，需要針對特定任務進行微調
性能優勢
在GLUE基準測試中，6層結構優於同等規模的DistillBERT
模型能力
句子分類
自然語言推理
文本相似度計算
使用案例
自然語言處理
文本分類
可用於各種文本分類任務
在SST-2情感分析任務上達到91.8%準確率
自然語言推理
判斷兩個句子之間的邏輯關係
在MNLI任務上達到82.1%準確率
句子相似度計算
計算兩個句子的語義相似度
在STS-B任務上達到87.8%準確率
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