roberta-large-wanli

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。

WANLI开源项目模型自然语言推理RobertaForSequenceClassification数据集生成模型训练GithubHuggingface

roberta-large-wanli项目介绍

roberta-large-wanli是一个基于RoBERTa大型模型的自然语言推理(NLI)项目,该项目通过在WANLI数据集上进行微调,实现了优秀的文本分类性能。

项目特点

  • 该模型基于RoBERTa large版本进行开发
  • 在WANLI数据集(Worker-AI Collaborative NLI dataset)上进行了专门的微调训练
  • 相比roberta-large-mnli模型,在8个领域外测试集上都取得了更好的表现
  • 在HANS测试集上提升了11%的性能
  • 在对抗性自然语言推理(Adversarial NLI)测试集上提升了9%的性能

技术实现

该项目的使用非常简单直接,开发者可以通过Transformers库轻松调用模型:

  • 使用RobertaTokenizer进行文本分词
  • 使用RobertaForSequenceClassification加载预训练模型
  • 支持对文本对进行自然语言推理分类
  • 可以输出预测的概率分布和具体标签

WANLI数据集特点

WANLI是一个由工作者和AI协作创建的数据集:

  • 总计包含107,885个自然语言推理样本
  • 采用了创新的数据集创建方法,结合了语言模型的生成能力和人类的评估能力
  • 通过数据集制图技术识别具有挑战性的推理模式
  • 使用GPT-3生成新的示例,并由人工众包工作者进行修订和标注
  • 虽然数据集规模比MultiNLI小4倍,但在多个测试集上都展现出了更好的性能

应用价值

这个项目为自然语言处理领域带来了很大的价值:

  • 为开发者提供了一个高性能的自然语言推理模型
  • 展示了人机协作创建数据集的新范式
  • 在各种场景下都表现出较强的泛化能力
  • 为提升模型在真实应用中的表现提供了新的解决方案

技术优势

该项目具有以下技术优势:

  • 模型部署简单,使用门槛低
  • 代码实现清晰,易于集成
  • 性能表现优异,特别是在跨域场景
  • 具有良好的泛化能力和鲁棒性

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