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Roberta Base Finetuned Sms Spam Detection
模型概述
該模型是基於roberta-base在短信垃圾數據集上微調的版本，主要用於文本分類任務，特別是垃圾短信檢測。
模型特點
高準確率
在評估集上達到了0.998的準確率，表現優異。
基於RoBERTa
基於強大的roberta-base模型進行微調，繼承了其優秀的文本理解能力。
輕量級微調
僅需2輪訓練即可達到高性能，訓練效率高。
模型能力
文本分類
垃圾短信檢測
使用案例
通信安全
垃圾短信過濾
用於手機短信應用或通信系統中自動過濾垃圾短信。
準確識別99.8%的垃圾短信
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