# 解耦注意力機制

擅長處理自然語言理解任務的中文DeBERTa-v2基礎模型，採用全詞掩碼技術，參數量9700萬。

DeBERTa V2 XXLarge是基於解耦注意力機制的增強型BERT變體，在自然語言理解任務上超越RoBERTa和XLNet，參數量達15億

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 XXLarge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NLP任務上達到SOTA性能。

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 V2 XXLarge是基於解耦注意力與增強掩碼解碼的改進型BERT模型，具有15億參數，在多項自然語言理解任務上超越BERT和RoBERTa表現

DeBERTa-v3是微軟推出的改進版自然語言理解模型，通過ELECTRA風格預訓練和梯度解耦嵌入共享技術優化，在保持較小參數量的同時實現高效性能。

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的增強型BERT解碼模型，通過改進的注意力機制和增強型掩碼解碼器，在多項自然語言理解任務上超越BERT和RoBERTa的表現。

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。

DeBERTaV3是微軟提出的改進版DeBERTa模型，通過ELECTRA風格的梯度解耦嵌入共享預訓練方法提升效率，在自然語言理解任務中表現優異。

DeBERTa是一種改進的BERT模型，通過解耦注意力機制和增強型掩碼解碼器提升性能，在多項自然語言理解任務上超越BERT和RoBERTa。

基於MultiNLI數據集訓練的DeBERTa-v3-large模型，用於文本蘊含關係判斷

在GLUE MNLI數據集上微調的DeBERTa v3小規模版本，用於自然語言推理任務，準確率達87.46%

DeBERTa-V2-XXLarge是基於解耦注意力機制和增強型掩碼解碼器的改進型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上超越BERT和RoBERTa。

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。