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Bert Base Uncased Mnli Sparse 70 Unstructured No Classifier
本模型由bert-base-uncased-sparse-70-unstructured在MNLI（GLUE基准测试）任务上微调而成，移除了分类器层以便更便捷地加载至其他下游任务进行训练。
下载量 17
发布时间 : 3/2/2022
模型简介
这是一个基于稀疏BERT架构的模型，专门针对MNLI任务进行了微调，但移除了分类器层以便于迁移到其他任务。
模型特点
稀疏架构
采用70%非结构化稀疏的BERT架构，提高了模型效率
可迁移性
移除了分类器层，便于迁移到其他下游任务
多任务适配
已在多个GLUE任务上验证了迁移效果
模型能力
自然语言理解
文本分类
句子相似度计算
问答系统
使用案例
文本分析
自然语言推理
判断两个句子之间的关系（蕴含/矛盾/中立）
匹配集准确率82.5%，非匹配集准确率83.3%
迁移学习
下游任务适配
可迁移至QQP、QNLI、SST-2等任务
在QQP任务上达到90.2%准确率
精选推荐AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
专为泰语设计的80亿参数指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，优化了应用场景、检索增强生成、受限生成和推理任务
大型语言模型
Transformers 支持多种语言
Transformers 支持多种语言L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型，专为边缘设备推理设计，体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
对话系统 Transformers 英语
Transformers 英语C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型，适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统 中文
R
uer
2,694
98