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文本推理

# 文本推理

Deberta V3 Large Mnli Fever Anli Ling Wanli Binary
MIT
該模型是基於DeBERTa-v3-large架構的零樣本分類模型，主要在五個NLI數據集上訓練，適用於遵循原始NLI任務的任務。
文本分類 Transformers 英語
D
MoritzLaurer
30
0
Deberta V3 Base Mnli Fever Anli Ling Wanli Binary
MIT
該模型是基於五個NLI數據集訓練的文本分類模型，主要用於零樣本分類任務，作為比較基準使用。
文本分類 Transformers 英語
D
MoritzLaurer
20
0
T5 Small Finetuned Contradiction
Apache-2.0
基於T5-small架構在SNLI數據集上微調的文本生成模型，專注於矛盾關係識別和摘要生成任務
文本生成 Transformers
T
domenicrosati
21
2
Albert Large V2 Finetuned Rte
Apache-2.0
該模型是基於ALBERT-large-v2在GLUE RTE任務上微調的文本分類模型，用於識別文本蘊含關係。
文本分類 Transformers
A
anirudh21
22
0
Distilbart Mnli 12 6
DistilBart-MNLI 是 BART-large-MNLI 的蒸餾版本，採用無教師蒸餾技術，在保持高性能的同時顯著減小模型規模。
文本分類
D
valhalla
49.63k
11
Distilbart Mnli 12 1
DistilBart-MNLI 是通過無教師蒸餾技術從 bart-large-mnli 蒸餾得到的精簡版本，保持了較高的準確率同時模型更小。
文本分類
D
valhalla
217.48k
52
Distilbart Mnli 12 9
DistilBart-MNLI 是通過無教師蒸餾技術從 bart-large-mnli 蒸餾得到的輕量級版本，保持了較高的準確率同時減少了模型複雜度。
文本分類
D
valhalla
8,343
12
Qnli Distilroberta Base
Apache-2.0
該模型是基於distilroberta-base訓練的交叉編碼器，用於判斷給定段落是否能回答特定問題，在GLUE QNLI數據集上訓練。
問答系統 英語
Q
cross-encoder
1,526
0
Ko Gpt Trinity 1.2B V0.5
基於GPT-3架構的12億參數韓語Transformer模型，由SK電訊開發，主要用於韓語文本生成和理解任務。
大型語言模型 Transformers 韓語
K
skt
1,294
44
Distilbart Mnli 12 3
DistilBart-MNLI 是 bart-large-mnli 的蒸餾版本，採用無教師蒸餾技術，性能接近原模型但更輕量。
文本分類
D
valhalla
8,791
19
V3 Large Mnli
MIT
基於DeBERTa-v3-large微調的MNLI任務模型，在GLUE MNLI評估集上達到91.75%準確率
文本分類 Transformers 英語
V
NDugar
61
1
Roberta Base Bne Finetuned Hate Speech Offensive Spanish
Apache-2.0
該模型是基於BSC-TeMU/roberta-base-bne在MNLI數據集上微調的版本，主要用於自然語言推理任務。
文本分類 Transformers
R
JonatanGk
240
2
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