Xlm Roberta Base Arabic
该模型通过级联适配器技术,利用英语数据提升低资源语言的问答系统性能。
下载量 61
发布时间 : 3/2/2022
模型简介
该模型旨在通过级联适配器技术,利用丰富的英语数据来提升低资源语言的问答系统性能。主要解决低资源语言数据不足的问题,通过跨语言迁移学习提高模型表现。
模型特点
跨语言迁移学习
利用英语数据提升低资源语言的问答系统性能。
级联适配器技术
通过级联适配器实现高效的跨语言知识迁移。
低资源语言支持
专注于提升低资源语言的问答系统性能。
模型能力
跨语言问答
低资源语言处理
知识迁移
使用案例
教育
多语言教育问答系统
为教育资源有限的地区提供多语言问答支持。
提高低资源语言用户的问答体验。
客户服务
多语言客服系统
为跨国公司提供低资源语言的客服问答支持。
降低多语言客服系统的开发成本。
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