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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。

Erlangshen-Roberta-330M-Sentiment - 基于RoBERTa的高性能中文情感分析模型
GithubHuggingfaceRoBERTa中文模型开源项目微调情感分析模型自然语言理解
Erlangshen-Roberta-330M-Sentiment是一个基于RoBERTa-wwm-ext-large的中文情感分析模型。该模型在8个中文情感分析数据集(共227347个样本)上进行微调,在ASAP-SENT、ASAP-ASPECT和ChnSentiCorp等多个任务中表现优异。这个模型为中文自然语言理解,尤其是情感分析领域提供了强大支持。研究人员和开发者可以通过简单的API调用,将其集成到各类NLP项目中,提升情感分析能力。
chinese-roberta-wwm-ext - 全词掩码技术驱动的中文BERT预训练模型
BERTGithubHuggingface中文自然语言处理开源项目整词掩码机器学习模型预训练模型
chinese-roberta-wwm-ext是哈工大讯飞联合实验室(HFL)开发的中文BERT预训练模型,采用全词掩码技术。该技术相较于字级掩码,能更有效地学习词级语义,从而提升中文自然语言处理效果。模型在多项中文NLP任务中展现出优秀性能,为相关研究和应用提供了重要基础。
roberta-large - 深入探索韩语RoBERTa大型语言模型
GithubHuggingfaceKLUERoBERTa模型开源项目机器学习模型自然语言处理韩国语
此开源项目展示了在韩语上预训练的RoBERTa大型语言模型,使用BertTokenizer加载,专为提升韩语自然语言处理任务而设计,是研究与应用的有力辅助工具。
multilingual-MiniLMv2-L6-mnli-xnli - 轻量级多语言自然语言推理与分类模型
GithubHuggingfaceMiniLMv2多语言翻译开源项目机器学习模型自然语言推理零样本分类
MiniLMv2是一款支持100多种语言的自然语言推理模型,采用知识蒸馏技术从XLM-RoBERTa-large模型优化而来。经过XNLI和MNLI数据集的微调训练,该模型在XNLI测试集达到71.3%的平均准确率。相比原始模型,具备更低的资源消耗和更快的运行速度,适合跨语言迁移学习应用。
deberta-v3-large - 微软DeBERTa-v3-large模型提升自然语言理解性能
DeBERTaGithubHuggingface人工智能开源项目机器学习模型自然语言处理预训练模型
DeBERTa-v3-large是微软基于DeBERTa架构开发的自然语言处理模型。它采用ELECTRA式预训练和梯度解耦嵌入共享技术,在SQuAD 2.0和MNLI等任务上表现优异。模型包含24层结构,1024隐藏层大小,共304M参数,可处理复杂的自然语言理解任务。相比前代模型,DeBERTa-v3-large在下游任务性能上有显著提升。
ruRoberta-large - 面向俄语的大规模预训练语言模型 具备强大Transformer架构
GithubHuggingfaceTransformersruRoberta-large俄语开源项目模型自然语言处理预训练模型
ruRoberta-large是SberDevices团队开发的俄语预训练语言模型,采用Transformer架构。模型使用BBPE分词器,词典规模为50,257,参数量达3.55亿,在250GB数据集上训练。主要应用于掩码填充任务,为俄语自然语言处理提供基础支持。该模型是俄语预训练模型家族中的一员,旨在推进俄语NLP研究与应用。
XLM-Roberta-Large-Vit-B-32 - 多语言CLIP模型的高性能文本编码器
CLIPGithubHuggingfaceXLM-Roberta图像编码器多语言开源项目文本编码器模型
XLM-Roberta-Large-Vit-B-32是一个多语言CLIP模型的文本编码器,支持超过50种语言。该模型与ViT-B-32图像编码器配合,可实现跨语言的图像-文本匹配。在MS-COCO数据集的多语言文本-图像检索任务中,R@10指标表现优异。模型可轻松提取多语言文本嵌入,为跨语言视觉-语言任务提供支持。使用简单,适用于多语言环境下的图像搜索、内容理解等应用场景。
DeBERTa-v3-xsmall-mnli-fever-anli-ling-binary - 基于DeBERTa-v3的高性能自然语言推理模型
DeBERTaGithubHuggingface开源项目文本分类机器学习模型自然语言推理零样本分类
DeBERTa-v3-xsmall-mnli-fever-anli-ling-binary是一个专为零样本分类优化的自然语言推理模型。该模型基于DeBERTa-v3-xsmall架构,通过78万多个假设-前提对进行训练,在多个NLI数据集上展现出优异性能,最高准确率达92.5%。模型不仅推理速度快,还易于使用Hugging Face Transformers库部署,适用于需要高效文本分类的各种应用场景。
nli-deberta-v3-base - 基于DeBERTa-v3的自然语言推理模型
Cross-EncoderDeBERTaGithubHuggingfaceSentenceTransformers开源项目模型自然语言推理零样本分类
nli-deberta-v3-base是一个基于DeBERTa-v3的自然语言推理模型,通过SNLI和MultiNLI数据集训练而成。它能够分析句子对之间的关系,输出矛盾、蕴含和中性三种标签的概率分布。在SNLI测试集和MNLI不匹配集上,该模型分别达到了92.38%和90.04%的准确率。用户可以借助SentenceTransformers或Transformers库轻松调用此模型,同时它还支持零样本分类任务。
XLM-Roberta-Large-Vit-B-16Plus - 支持50多种语言的多模态视觉语言模型
GithubHuggingfaceXLM-Roberta图像识别多语言CLIP开源项目机器学习模型自然语言处理
XLM-Roberta-Large-Vit-B-16Plus是一个多语言视觉语言模型,扩展了CLIP模型至50多种语言。该模型包含多语言文本编码器,可与Vit-B-16Plus图像编码器协同工作。在多语言MS-COCO数据集的文本-图像检索任务中,它在11种语言中均表现出色。模型能够从多语言文本和图像中提取特征向量,适用于跨语言的图像文本匹配应用。
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