bert-base-uncased-QNLI

textattack/bert-base-uncased-QNLI — модель классификации текста, опубликованная TextAttack. Это BERT base uncased, дообученный для распознавания текстового следования на задаче QNLI: по паре из вопроса и текста модель определяет, содержит ли текст ответ на вопрос. Модель имеет архитектуру BertForSequenceClassification, около 136,7 млн параметров и принимает последовательности длиной до 512 токенов.

Модель предназначена для классификации пар вопрос–токенизированный текст на метки «ответ есть» и «ответа нет», а также для экспериментов и проверки методов на задаче QNLI. Английский язык следует из uncased-версии BERT и набора QNLI. Это не генеративная модель: она выдаёт метку класса и оценку, а не формулирует ответ. В репозитории доступны веса PyTorch и Flax. Карточка Hugging Face не приводит лицензию, поэтому условия использования по имеющимся источникам установить нельзя.