Bert Base Uncased Pf Wikihop
这是一个基于bert-base-uncased模型训练的适配器,专为问答任务设计,使用wikihop数据集进行训练。
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发布时间 : 3/2/2022
模型简介
该适配器为bert-base-uncased模型添加了问答任务的能力,通过adapter-transformers库可以方便地加载和使用。
模型特点
适配器技术
使用适配器技术扩展BERT模型,无需修改原始模型参数即可添加新功能。
高效任务迁移
专注于特定任务(wikihop问答)的适配器,实现高效的任务迁移。
即插即用
通过adapter-transformers库可以轻松加载和使用适配器。
模型能力
问答系统
文本理解
信息提取
使用案例
问答系统
多跳问答
处理需要多步推理的复杂问答场景
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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