TransformerRanker：有效寻找最适合下游分类任务的语言模型的工具
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了在众多预训练语言模型中，如何选择最佳模型以适应特定下游分类任务的难题。提出了TransformerRanker，一个轻量级库，通过高效排名来评估语言模型的适应性，避免了代价高昂的微调过程。实验结果表明，该方法在模型排名上达到了最先进的水平，具有显著的应用价值。
本研究提出了TransformerRanker，一个轻量级库，通过高效排名评估语言模型的适应性，避免了代价高昂的微调过程。实验结果表明，该方法在模型排名上达到了最先进的水平，具有显著的应用价值。
