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RACE-h ist ein groß angelegtes Vortrainingsmodell, das speziell für die natürliche Sprachverarbeitung entwickelt wurde. Es zielt darauf ab, die Textverständnis- und -generierungsfähigkeiten durch Tiefenlern-Technologien zu verbessern. Das Kernziel von RACE-h besteht darin, die Leistung des Modells im Multitask-Lernen zu optimieren, seine Anpassungsfähigkeit und Generalisierung über verschiedene Domänen zu erhöhen, um so eine höhere Genauigkeit und Effizienz in Anwendungen wie maschinelle Übersetzung, Sentimentanalyse und Textklassifizierung zu erzielen. Der Anwendungswert von RACE-h liegt in seiner Fähigkeit, die Entwicklungs kosten erheblich zu senken, die Modelltrainingsgeschwindigkeit zu steigern und robuste Unterstützung für komplexe Sprachaufgaben zu bieten.