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Squeezebert Mnli

由typeform開發
SqueezeBERT 是 BERT 的輕量級版本,通過優化架構減少計算資源需求,同時保持較高的自然語言理解性能。
下載量 37
發布時間 : 3/2/2022

模型概述

SqueezeBERT 是一種高效的 BERT 變體,專為資源受限的環境設計,適用於自然語言推理任務。

模型特點

輕量高效
通過優化架構減少計算資源需求,適合資源受限的環境。
高性能
在自然語言推理任務中保持較高的準確率。
多類型自然語言推理
支持多類型自然語言推理任務,適用於多種應用場景。

模型能力

自然語言推理
零樣本分類

使用案例

自然語言處理
文本分類
對文本進行零樣本分類,無需額外訓練數據。
在 multi_nli 數據集上表現良好。
自然語言推理
判斷兩段文本之間的邏輯關係(如蘊含、矛盾或中立)。
在 multi_nli 數據集上達到較高準確率。
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