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Squeezebert Mnli
S
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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