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BERT Responsible AI
BERT是一種基於Transformer架構的預訓練語言模型，能夠處理多種語言的自然語言處理任務。
下載量 15
發布時間 : 3/2/2022
模型概述
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一種預訓練語言模型，通過雙向Transformer編碼器理解上下文信息，適用於多種自然語言處理任務。
模型特點
雙向上下文理解
BERT通過雙向Transformer編碼器同時考慮左右上下文，提供更全面的語言理解能力。
多語言支持
模型支持104種語言的處理，適用於跨語言應用場景。
預訓練+微調範式
模型先在大量無標註數據上預訓練，然後針對特定任務進行微調，顯著提升下游任務性能。
模型能力
文本分類
命名實體識別
問答系統
語義相似度計算
文本摘要
情感分析
使用案例
客戶服務
智能客服系統
用於理解客戶問題並提供自動回覆
提升客服效率，降低人工成本
內容審核
有害內容檢測
自動識別文本中的不當內容
提高審核效率，減少人工審核工作量
商業智能
客戶評論分析
分析產品評論中的情感傾向和關鍵主題
幫助企業瞭解客戶反饋和市場趨勢
精選推薦AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
專為泰語設計的80億參數指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，優化了應用場景、檢索增強生成、受限生成和推理任務
大型語言模型
Transformers 支持多種語言
Transformers 支持多種語言L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一個基於SODA數據集訓練的超小型對話模型，專為邊緣設備推理設計，體積僅為Cosmo-3B模型的2%左右。
對話系統 Transformers 英語
Transformers 英語C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基於RoBERTa架構的中文抽取式問答模型，適用於從給定文本中提取答案的任務。
問答系統 中文
R
uer
2,694
98