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deberta-v3-base-tasksource-nli

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DeBERTa-v3多任务学习模型用于零样本分类与推理

该模型基于DeBERTa-v3-base架构，通过多任务学习在600多个任务上微调而来。模型在零样本验证中表现优异，适用于零样本分类、自然语言推理等多种任务。它支持灵活的分类和推理pipeline，并可通过tasksource-adapters轻松访问数百个预训练任务。在IBM模型回收评估中排名第一，显示出广泛的应用前景。

模型多任务学习DeBERTa-v3-base零样本分类开源项目Huggingface自然语言推理tasksourceGithub
GitHubHugging Face论文

项目介绍

deberta-v3-base-tasksource-nli是一个经过多任务学习微调的自然语言处理模型。该项目基于Microsoft的DeBERTa-v3-base模型,在tasksource收集的600多个任务上进行了多任务学习,从而获得了强大的零样本泛化能力。

主要特点

  1. 多任务学习:在600多个任务上进行联合训练,提高了模型的通用性和迁移能力。

  2. 零样本分类:可以直接用于未见过的分类任务,无需额外微调。

  3. 自然语言推理:在各种NLI数据集上表现优异。

  4. tasksource适配器:可以快速适配数百个预定义任务。

  5. 灵活微调:支持在新任务上进行进一步微调。

使用方法

该模型提供了多种使用方式:

  1. 零样本分类:使用Transformers库的pipeline可以直接进行零样本文本分类。

  2. 自然语言推理:同样可以通过pipeline实现NLI任务。

  3. tasksource适配器:使用tasknet库可以一行代码加载数百个预定义任务。

  4. 进一步微调:可以使用tasknet库在新任务上快速微调模型。

模型评估

该模型在IBM model recycling评估中,在所有基于deberta-v3-base的模型中排名第一,展现了优异的泛化性能。

技术细节

  • 在600个任务上训练了200k步
  • 批量大小384,峰值学习率2e-5
  • 训练时间15天,使用NVIDIA A30 24GB GPU
  • 使用了特殊的多任务共享机制

总结

deberta-v3-base-tasksource-nli项目通过大规模多任务学习,将强大的语言模型与丰富的下游任务知识相结合,为各种NLP应用提供了一个灵活而强大的基础模型。无论是直接应用还是进一步微调,都可以在多种场景中发挥优秀性能。

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