#UER-py

UER-py是一个为自然语言处理任务设计的预训练和微调工具包，支持多种预训练模型以优化下游任务表现。项目强调模块化设计，并提供可扩展接口，支持单GPU及多GPU配置。

sbert-base-chinese-nli是一个基于BERT的中文句向量模型，通过UER-py框架预训练，并在ChineseTextualInference数据集上微调。该模型可将中文句子转换为向量表示，主要用于计算语义相似度。用户可通过sentence-transformers库轻松调用，适用于自然语言处理中的句子相似度任务。模型采用Siamese网络结构，在腾讯云平台上进行了5轮微调，以提升性能。

项目涵盖了使用UER-py和TencentPretrain的中文GPT2模型的预训练过程，从GPT2-distil到GPT2-xlarge的多个版本。借助CLUECorpusSmall数据集，这些模型有效支持中文文本生成，并扩展至多模态预训练。模型可通过UER-py Modelzoo或HuggingFace下载，用于实际文本生成应用。

该项目包含利用UER-py和TencentPretrain微调的中文RoBERTa-Base模型，用于用户评论和新闻数据的情感及主题分类。模型可通过HuggingFace获取，适用于多种文本分类任务，具备高度的分类精准度。