模型:
IDEA-CCNL/Erlangshen-Roberta-110M-Similarity
中文的RoBERTa-wwm-ext-base在数个相似度任务微调后的版本
此版本是中文RoBERTa-wwm-ext-base模型在数个相似度数据集上微调得到的。
需求 Demand | 任务 Task | 系列 Series | 模型 Model | 参数 Parameter | 额外 Extra |
---|---|---|---|---|---|
通用 General | 自然语言理解 NLU | 二郎神 Erlangshen | Roberta | 110M | 相似度 Similarity |
基于 chinese-roberta-wwm-ext-base ,我们在收集的20个中文领域的改写数据集,总计2773880个样本上微调了一个Similarity版本。
在 chinese-roberta-wwm-ext-base 基础上,我们在20个中文改写数据集上进行微调,总计2,773,880个样本,得到了一个相似度版本。
Model | BQ | BUSTM | AFQMC |
---|---|---|---|
Erlangshen-Roberta-110M-Similarity | 85.41 | 95.18 | 81.72 |
Erlangshen-Roberta-330M-Similarity | 86.21 | 99.29 | 93.89 |
Erlangshen-MegatronBert-1.3B-Similarity | 86.31 | - | - |
from transformers import BertForSequenceClassification from transformers import BertTokenizer import torch tokenizer=BertTokenizer.from_pretrained('IDEA-CCNL/Erlangshen-Roberta-110M-Similarity') model=BertForSequenceClassification.from_pretrained('IDEA-CCNL/Erlangshen-Roberta-110M-Similarity') texta='今天的饭不好吃' textb='今天心情不好' output=model(torch.tensor([tokenizer.encode(texta,textb)])) print(torch.nn.functional.softmax(output.logits,dim=-1))
如果您在您的工作中使用了我们的模型,可以引用我们的 论文 :
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@article{fengshenbang, author = {Jiaxing Zhang and Ruyi Gan and Junjie Wang and Yuxiang Zhang and Lin Zhang and Ping Yang and Xinyu Gao and Ziwei Wu and Xiaoqun Dong and Junqing He and Jianheng Zhuo and Qi Yang and Yongfeng Huang and Xiayu Li and Yanghan Wu and Junyu Lu and Xinyu Zhu and Weifeng Chen and Ting Han and Kunhao Pan and Rui Wang and Hao Wang and Xiaojun Wu and Zhongshen Zeng and Chongpei Chen}, title = {Fengshenbang 1.0: Being the Foundation of Chinese Cognitive Intelligence}, journal = {CoRR}, volume = {abs/2209.02970}, year = {2022} }
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@misc{Fengshenbang-LM, title={Fengshenbang-LM}, author={IDEA-CCNL}, year={2021}, howpublished={\url{https://github.com/IDEA-CCNL/Fengshenbang-LM}}, }