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Mnli 1
BERT是一種基於Transformer架構的預訓練語言模型，由Google開發。該模型在多種自然語言處理任務中表現出色，包括文本分類、問答和命名實體識別等。
下載量 14
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編碼器捕捉上下文信息。適用於多種自然語言理解任務。
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。
多任務學習
預訓練階段結合了掩碼語言模型和下一句預測任務，增強了模型的泛化能力。
遷移學習
預訓練模型可通過微調快速適應下游任務，減少數據需求。
模型能力
文本分類
自然語言推理
問答系統
命名實體識別
句子相似度計算
使用案例
文本分析
情感分析
分析文本中的情感傾向（正面/負面/中性）
在SST-2數據集上達到93.5%準確率
內容分類
將文本分類到預定義的類別中
信息提取
問答系統
從給定文本中提取問題的答案
在SQuAD v1.1上達到88.5 F1分數
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
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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