deberta-v3-large-tasksource-nli

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自然语言推理的多任务学习模型,提升零样本分类性能

DeBERTa-v3-large采用多任务学习,涵盖600多项任务,提升零样本分类性能。模型在多个数据集进行了训练,适用于自然语言推理与分类。其共享的编码器和特定CLS嵌入在多种分类任务中展现出色表现,在未调优状态下于WNLI和MNLI中分别达到了77%和90%的准确率,适合科研与实际应用。

Transformer零样本分类DeBERTa-v3-large多任务学习模型Github开源项目自然语言推理Huggingface

项目介绍:DeBERTa-v3-large-tasksource-nli

DeBERTa-v3-large-tasksource-nli是一个经过多任务学习精调的语言模型,专注于自然语言推理(NLI)和文本分类任务。这个模型是基于DeBERTa-v3的,经过调优后,能够在多种任务上表现出色,包括非监督的零样本学习。

主要特点

  • 多任务学习:模型在超过600项任务上进行了训练,这些任务来自多种数据集,包括GLUE、Super GLUE、SNLI、ANLI等。
  • 零样本能力:这个模型在诸多任务上表现出强大的零样本验证能力,例如在WNLI任务中达到77%的准确率。
  • 良好的嵌入性能:模型的未微调CLS嵌入在MNLI上的线性探测性能达到了90%,这归功于其多任务训练。

模型训练

  • 共享编码器:模型的编码器经过多种数据集的训练,包括bigbench、Anthropic rlhf和多个NLI与分类任务。
  • 特定CLS嵌入:每个任务都有特定的CLS嵌入,该嵌入在10%的情况下会被删除,以便于模型在没有它的情况下使用。
  • 统一分类层:对于多项选择问题的模型,使用相同的分类层,而具有相同标签的任务共享权重。
  • 训练数据限制:每项任务上的样本数量上限为64k。
  • 训练参数:训练进行了80k步,批量大小为384,学习率达到2e-5的峰值。

软件与资源

  • 训练代码和相关资源可通过以下链接访问:
  • 硬件:训练在Nvidia A100 40GB GPU上耗时6天。

如何使用

对于特定任务的分类器,用户可以访问这里获取所有可用任务的分类器。

进一步阅读

项目的详细信息可以在此文章中找到。如需引用,请参考以下文献格式:

@article{sileo2023tasksource, title={tasksource: Structured Dataset Preprocessing Annotations for Frictionless Extreme Multi-Task Learning and Evaluation}, author={Sileo, Damien}, url= {https://arxiv.org/abs/2301.05948}, journal={arXiv preprint arXiv:2301.05948}, year={2023} }

联系方式

对于更多信息,可以通过电子邮件联系:damien.sileo@inria.fr

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