# 高精度NLU

這是一個基於BERT的微調模型，用於將用戶輸入分類為82種不同的意圖，適用於對話系統和自然語言理解任務。

DeBERTa 是一種基於解耦注意力機制的增強型 BERT 解碼模型，改進了 BERT 和 RoBERTa 模型，在自然語言理解任務中表現優異。

DeBERTa V2 XLarge是微軟推出的增強型自然語言理解模型，通過解耦注意力機制和增強型掩碼解碼器改進BERT架構，在多項NLU任務上超越BERT和RoBERTa的表現。

基於解耦注意力機制的增強型BERT解碼模型，在MNLI任務上微調

DeBERTa-XLarge-MNLI是基於解耦注意力機制的增強型BERT模型，經過MNLI任務微調，擁有750M參數，在自然語言理解任務上表現優異。

DeBERTa通過解耦注意力機制和增強型掩碼解碼器改進了BERT與RoBERTa模型，在多數自然語言理解任務上表現優異。

DeBERTa是基於解耦注意力機制和增強型掩碼解碼器改進的BERT模型，在多項自然語言理解任務上表現優異。

DeBERTa是基於解耦注意力機制的增強型BERT解碼模型，在自然語言理解任務上表現優異。

DeBERTa是基於解耦注意力機制的增強型BERT解碼模型，通過改進BERT與RoBERTa模型，在多數自然語言理解任務中表現更優。

基於解耦注意力機制的增強型BERT解碼模型，在MNLI任務上微調的大規模版本

DeBERTa是基於解耦注意力機制的增強型BERT模型，在多項自然語言理解任務上超越BERT和RoBERTa表現

DeBERTa是基於解耦注意力機制的增強型BERT改進模型，通過160GB訓練數據和15億參數規模，在多項自然語言理解任務中超越BERT和RoBERTa表現。

DeBERTa是基於解耦注意力機制的增強型BERT解碼模型，通過改進注意力機制和掩碼解碼器，在多項自然語言理解任務中超越BERT和RoBERTa表現。