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Reasonbert RoBERTa
基于RoBERTa架构的预训练模型，针对问答等任务进行了优化，具备更强的推理能力。
下载量 13
发布时间 : 3/2/2022
模型简介
该模型是基于RoBERTa架构的预训练模型，专注于提升文本理解和推理能力，适用于问答、文本分类等自然语言处理任务。
模型特点
强大的推理能力
通过预训练优化，模型在问答等需要推理的任务中表现优异。
基于RoBERTa架构
采用RoBERTa-base架构，具备高效的文本处理能力。
适用于多种NLP任务
可用于问答、文本分类、自然语言理解等多种任务。
模型能力
文本理解
问答
文本分类
自然语言推理
使用案例
问答系统
开放域问答
用于回答开放领域的自然语言问题。
在多个问答基准测试中表现优异。
文本分类
情感分析
用于分析文本的情感倾向（正面、负面、中性）。
在标准情感分析数据集上达到较高准确率。
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