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Deberta V3 Xsmall Zeroshot V1.1 All 33

由 MoritzLaurer 开发
这是一个小型高效的零样本分类模型,基于microsoft/deberta-v3-xsmall微调而成,专为边缘设备或浏览器内用例设计。
下载量 96.01k
发布时间 : 1/10/2024

模型简介

该模型采用与MoritzLaurer/deberta-v3-large-zeroshot-v1.1-all-33相同的流程进行微调,提供高效的零样本分类解决方案。

模型特点

高效推理
相比大型模型能显著提升推理速度,适合边缘设备和浏览器内使用
小型体积
模型体积仅为142MB,便于部署和传输
零样本分类
无需特定任务训练即可执行多种文本分类任务

模型能力

文本分类
零样本分类

使用案例

边缘计算
浏览器内文本分类
在浏览器环境中直接运行文本分类任务
高效运行,无需服务器支持
通用文本分析
情感分析
分析文本的情感倾向
主题分类
对文本内容进行分类
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