# 高精度NLI

支持100種語言的自然語言推理模型，適用於多語言零樣本分類任務

基於DeBERTa-v3-base的零樣本文本分類模型，用於判斷前提和假設之間的邏輯關係（蘊含、中性或矛盾）。

專為零樣本分類任務優化的DeBERTa-v3大型模型，支持無需訓練數據的文本分類

專為高效零樣本分類設計的RoBERTa-large模型，使用商業友好數據訓練，無需訓練數據即可執行文本分類任務。

專為高效零樣本分類設計的DeBERTa-v3-large模型，使用完全商業友好的合成數據和NLI數據集訓練，支持GPU/CPU推理

基於DeBERTa-v3-large微調的文本蘊含模型，用於判斷文本間的蘊含關係

支持100種語言的自然語言推理模型，適用於多語言零樣本分類任務

支持丹麥語、挪威語和瑞典語的零樣本分類自然語言推理模型

基於mDeBERTa-v3-base的多語言自然語言推理模型，支持100種語言的零樣本分類

基於microsoft/deberta-v3-base訓練的交叉編碼器模型，用於自然語言推理任務，能夠判斷句子對之間的關係（矛盾、蘊含或中立）。

該模型是基於Camembert-base在PAWS-X-fr數據集上微調的自然語言推理模型，專門用於法語文本的釋義識別任務。

這是一個基於bert-base-uncased預訓練模型並在MultiNLI數據集上微調的文本分類模型

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

基於DeBERTa-v3-large架構的自然語言推理模型，在SNLI和MultiNLI數據集上訓練，用於判斷句子對之間的關係。

基於MNLI數據集訓練的Roberta-large模型，用於自然語言推理任務。

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

基於xlm-roberta-large-en-ru模型在MNLI數據集上微調的版本，支持英語和俄語的自然語言推理任務。

一款支持100種語言的多語言自然語言推理模型，適用於零樣本分類任務

基於MultiNLI、Fever-NLI和ANLI數據集訓練的DeBERTa-v3模型，擅長零樣本分類和自然語言推理任務

DeBERTa-v3 XL 是一個基於Transformer架構的大規模預訓練語言模型，專門針對自然語言推理任務進行了微調。