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Distilbert Base Uncased Go Emotions Student
模型概述
該模型展示瞭如何將計算成本高昂的零樣本模型蒸餾為更高效的學生模型，實現在僅有無標註數據情況下訓練分類器。主要用於情感分類任務，但性能可能不及完全監督訓練模型。
模型特點
零樣本蒸餾
通過無監督方式從零樣本分類流程中蒸餾而來，無需標註數據即可訓練分類器
計算高效
相比原始零樣本模型，該學生模型顯著降低了計算成本
混合精度訓練
採用混合精度進行了10個週期的訓練，優化了訓練效率
模型能力
情感分類
文本情感分析
使用案例
情感分析
社交媒體情感監測
分析社交媒體帖子中的情感傾向
可識別多種情感標籤但精度可能低於監督模型
客戶反饋分析
自動分類客戶反饋中的情感傾向
適用於無標註數據情況下的初步分析
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