Deberta V3 Xsmall Squad2
基于DeBERTa-v3-xsmall架构的问答系统模型,专门针对SQuAD2.0数据集进行微调
下载量 21
发布时间 : 8/28/2022
模型简介
该模型是一个阅读理解模型,能够在给定文本段落中定位问题的答案,同时能判断问题是否无法回答。适用于构建智能问答系统。
模型特点
SQuAD2.0优化
专门针对SQuAD2.0数据集进行微调,能处理可回答和不可回答的问题
高效架构
基于DeBERTa-v3-xsmall架构,在保持性能的同时减少计算资源需求
高准确率
在SQuAD2.0验证集上达到79.39%的精确匹配率和82.67%的F1分数
模型能力
文本理解
问题回答
无法回答问题检测
使用案例
智能客服
自动问答系统
构建能自动回答用户问题的客服系统
能准确回答基于文档内容的问题
教育
阅读理解辅助
帮助学生理解文章内容并回答问题
提供准确的答案定位和解释
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

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

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