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BERT Of Theseus MNLI
模型简介
忒修斯BERT是一种通过逐步替换原始BERT组件实现的新型压缩BERT模型，适用于句子分类任务，在GLUE基准测试中表现优异。
模型特点
渐进式模块替换
通过逐步替换原始BERT组件实现模型压缩，保持性能的同时减少复杂度
中间任务迁移学习
模型适用于中间任务迁移学习，需要针对特定任务进行微调
性能优势
在GLUE基准测试中，6层结构优于同等规模的DistillBERT
模型能力
句子分类
自然语言推理
文本相似度计算
使用案例
自然语言处理
文本分类
可用于各种文本分类任务
在SST-2情感分析任务上达到91.8%准确率
自然语言推理
判断两个句子之间的逻辑关系
在MNLI任务上达到82.1%准确率
句子相似度计算
计算两个句子的语义相似度
在STS-B任务上达到87.8%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