Англоязычная DeBERTa V3 Large, дообученная для классификации ответов на вопросы по тексту в формате BoolQ.
Подходит для: определение ответа «да» или «нет» на вопрос по фрагменту текста · классификация текстов в задаче BoolQ · оценка понимания прочитанного по вопросу и контексту
Модель RoBERTa для восстановления пропущенных токенов в текстах с контекстом до 514 токенов.
Подходит для: восстановление пропущенных слов в предложениях · оценка вероятных вариантов заполнения текста · автодополнение фрагментов документов
RoBERTa-модель Nelson Liu, адаптированная к англоязычным научным текстам S2ORC для предсказания замаскированных токенов.
Подходит для: восстановление пропущенных слов в научных статьях · предобучение NLP-моделей на научной лексике · адаптация моделей для анализа академических публикаций
Модель RoBERTa для восстановления пропущенных токенов в текстах с научным, книжным и энциклопедическим содержанием.
Подходит для: восстановление пропущенных слов в научных текстах · автодополнение предложений · оценка вероятности вариантов слов в контексте