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+language: 
+  - zh
+
 license: mit
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+tags:
+  - RoBERTa
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+inference: true
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+widget:
+- text: "生活的真谛是[MASK]。"
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+# autohome-roberta-base
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+## 简介 Brief Introduction
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+善于处理NLU任务，采用全词掩码的，中文版的0.97亿参数DeBERTa-v2-Base。
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+Good at solving NLU tasks, adopting Whole Word Masking, Chinese DeBERTa-v2-Base with 97M parameters.
+
+## 模型分类 Model Taxonomy
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+|  需求 Demand  | 任务 Task       | 系列 Series      | 模型 Model    | 参数 Parameter | 额外 Extra |
+|  :----:  | :----:  | :----:  | :----:  | :----:  | :----:  |
+| 通用 General  | 自然语言理解 NLU | RoBERTa | RoBERTa |      390M      |    中文 Chinese     |
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+
+## 模型信息 Model Information
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+参考论文：[RoBERTa: A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach](https://arxiv.org/abs/1907.11692)
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+为了得到一个中文版的autohome-roberta-base（390M），我们用autohome语料库(1.2G)进行二次预训练。我们在MLM中使用了全词掩码(wwm)的方式。具体地，我们在预训练阶段中使用了[transformers框架](https://github.com/huggingface/transformers)大概花费了4张A100约4小时。
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+## 使用 Usage
+
+```python
+from transformers import AutoModelForMaskedLM, AutoTokenizer, FillMaskPipeline
+import torch
+
+tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained('ChaosW/autohome-roberta-base')
+model=AutoModelForMaskedLM.from_pretrained('ChaosW/autohome-roberta-base')
+text = '生活的真谛是[MASK]。'
+fillmask_pipe = FillMaskPipeline(model, tokenizer, device=0)
+print(fillmask_pipe(text, top_k=10))
+```