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Distilbert Base Uncased Mnli

由 Xenova 开发
DistilBERT的轻量级版本,专门用于多体裁自然语言推理(MNLI)任务,基于BERT架构但参数更少,效率更高。
下载量 1,215
发布时间 : 5/2/2023

模型简介

该模型是基于DistilBERT架构的轻量级自然语言处理模型,专为多体裁自然语言推理(MNLI)任务优化,适用于零样本分类场景。

模型特点

轻量高效
相比原始BERT模型,参数减少40%的同时保留97%的性能
零样本分类
无需微调即可直接应用于文本分类任务
ONNX兼容
提供ONNX格式权重,优化网页端部署

模型能力

文本分类
自然语言推理
零样本学习

使用案例

文本分析
情感分析
无需训练即可对文本进行正面/负面情感分类
主题分类
根据自定义标签对文档进行自动分类
客户支持
工单分类
自动将客户咨询分类到预定义的类别中
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