模型:
prajjwal1/bert-tiny-mnli
以下模型是从 official Google BERT repository 中转换得到的 PyTorch 预训练模型,这些 BERT 变体是在 Well-Read Students Learn Better: On the Importance of Pre-training Compact Models 论文中介绍的。这些模型是在 MNLI 上训练的。
如果您使用了该模型,请考虑引用该论文
@misc{bhargava2021generalization, title={Generalization in NLI: Ways (Not) To Go Beyond Simple Heuristics}, author={Prajjwal Bhargava and Aleksandr Drozd and Anna Rogers}, year={2021}, eprint={2110.01518}, archivePrefix={arXiv}, primaryClass={cs.CL} }
原始实现和更多信息可在 this Github repository 中找到。
MNLI: 60% MNLI-mm: 61.61%
这些模型经过了 4 个时期的训练。