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roberta-large-wanli

WANLI数据集训练的高性能自然语言推理模型

roberta-large-wanli是一个在WANLI数据集上微调的自然语言推理模型。该模型在8个域外测试集上表现优异,特别是在HANS和Adversarial NLI测试集上分别比roberta-large-mnli模型提高了11%和9%的性能。WANLI数据集通过结合GPT-3的生成能力和人工评估,创建了高质量的NLI样本,从而提升了模型的推理能力和泛化性。

roberta-large-snli_mnli_fever_anli_R1_R2_R3-nli - 基于RoBERTa-Large的多数据集自然语言推理模型
GithubHuggingfaceMNLIRoBERTaSNLI开源项目模型自然语言推理预训练模型
基于RoBERTa-Large架构的自然语言推理模型,通过SNLI、MNLI、FEVER-NLI和ANLI等数据集训练而成。模型用于判断文本间的蕴含关系,输出包括推理(entailment)、中性(neutral)和矛盾(contradiction)三种类别。支持使用Transformers库进行API调用,可进行批量数据处理。
roberta-large-mnli - RoBERTa大型模型微调的零样本分类模型
GithubHuggingfaceRoBERTa开源项目文本分类机器学习模型自然语言处理语言模型
roberta-large-mnli是基于RoBERTa大型模型在MNLI语料库上微调的自然语言推理模型。该模型在零样本分类任务中表现优异,适用于句对分类和序列分类。它采用transformer架构,通过掩码语言建模进行预训练,在GLUE和XNLI基准测试中成绩卓越。然而,用户需注意模型可能存在偏见,不适合生成事实性内容或用于可能造成负面影响的场景。
roberta-base-snli - 基于SNLI数据集训练且F1分值达0.9的自然语言推理模型
GithubHuggingfaceRoBERTaSNLI开源项目机器学习模型模型训练自然语言处理
roberta-base-snli是一个经过SNLI数据集训练的自然语言推理模型。模型采用Adam优化器结合余弦学习率调度策略,以16的batch size和2e-05的学习率进行了4轮训练。在评估数据集上,模型达到了0.9004的F1得分。项目基于Transformers 4.21.1框架开发,能够有效完成自然语言推理相关任务。
DeBERTa-v3-large-mnli-fever-anli-ling-wanli - 多数据集微调的自然语言推理模型 实现零样本分类和NLI任务
DeBERTa-v3-largeGithubHuggingface开源项目文本分类模型模型训练自然语言推理零样本分类
DeBERTa-v3-large-mnli-fever-anli-ling-wanli模型在多个自然语言推理数据集上进行了微调。该模型在ANLI基准测试中表现优异,是Hugging Face Hub上性能领先的NLI模型。它支持零样本分类,并在MultiNLI、ANLI、LingNLI和WANLI等数据集上达到了先进水平。这个基于Microsoft DeBERTa-v3-large的模型整合了多项创新技术,为自然语言理解任务提供了有效解决方案。
xlm-roberta-large - 大规模多语言预训练模型
GithubHuggingfaceXLM-RoBERTa多语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理预训练模型
XLM-RoBERTa是一个在2.5TB多语言数据上预训练的大型语言模型,覆盖100种语言。该模型采用掩码语言建模技术,能够生成双向文本表示。XLM-RoBERTa主要应用于序列分类、标记分类和问答等下游任务的微调。凭借其在多语言和跨语言任务中的出色表现,XLM-RoBERTa为自然语言处理领域提供了坚实的基础。
xlm-roberta-large-wnut2017 - XLM-RoBERTa模型在多语言命名实体识别中的应用
GithubHuggingfaceNERTransformerXLM-RoBERTa开源项目模型模型微调自然语言处理
xlm-roberta-large-wnut2017是一个微调用于多语言命名实体识别的XLM-RoBERTa模型,具备多语言处理能力。使用者可以轻松地调用该模型以增强语言信息提取的效率。详情请参考TNER官方库。
mmlw-roberta-large - 增强自然语言处理适用性的多任务学习模型
GithubHuggingfacesentence-transformers句子相似度开源项目文本分类模型特征提取聚类
该开源项目mmlw-roberta-large通过多任务学习提高了自然语言处理性能,尤其在句子相似性、分类和检索等任务上表现突出。模型适用于多种数据集,如MTEB AllegroReviews和MTEB ArguAna-PL,实现了较高的准确率和F1值。使用了sentence-transformers和transformers技术,确保在大规模数据集上的优异表现。
roberta-large - 大型英语预训练模型,适合多种任务优化
GithubHuggingfaceRoBERTaTransformer模型开源项目模型语言模型遮蔽语言建模预训练模型
RoBERTa是一个自监督学习的变压器模型,通过掩码语言建模(MLM)目标优化英语语言的表示。主要用于细调下游任务,如序列和标记分类以及问答。此模型预训练于包括BookCorpus和Wikipedia在内的五个大型语料库,使用BPE分词法和动态掩码训练,实现双向句子表示,并在GLUE测试中表现优异,适合在PyTorch和TensorFlow中应用。
chinese_roberta_L-2_H-128 - 使用多模态预训练优化中文自然语言处理
CLUECorpusSmallGithubHuggingfaceRoBERTa开源项目模型语言模型预训练
该项目包括24种中文RoBERTa模型,使用CLUECorpusSmall数据集进行训练,效果超过较大数据集。模型通过UER-py和TencentPretrain预训练,并支持多模态框架,参数超过十亿。模型可在HuggingFace和UER-py Modelzoo中获取。项目提供详细的训练过程和关键细节,便于结果复现,着重提升中文自然语言处理任务中的性能。
sup-simcse-roberta-large - 高级特征提取与自然语言处理的创新解决方案
GithubHuggingfacePrinceton-nlpsup-simcse-roberta-large偏见与风险开源项目模型特征提取语言模型
sup-simcse-roberta-large是由Princeton-nlp开发的基于RoBERTa-large的高级特征提取模型。该模型适用于多种特征提取任务,并在语义文本相似性任务中表现优秀。训练数据来自于MNLI和SNLI数据集。建议用户注意潜在的偏见风险。技术细节可在GitHub或相关论文中找到,通过提供的代码,用户能快速加载和应用该模型于自然语言处理任务。
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