Dies ist ein Satzpaar-Klassifikationsmodell, das auf einem Text-Einbettungsmodell von [PyTorch Hub](https://pytorch.org/hub/huggingface_pytorch-transformers/) basiert. Es nimmt ein Paar von Sätzen als Eingabe und klassifiziert das Eingabepaar als 'Entailment' oder 'kein Entailment'. Das Klassenlabel Entailment impliziert, dass der zweite Satz den ersten Satz beinhaltet, und kein Entailment impliziert, dass er es nicht tut. Das Text-Einbettungsmodell, das auf englischem Text vortrainiert ist, gibt eine Einbettung des Eingabepaares von Sätzen zurück. Das zur Bereitstellung verfügbare Modell wird erstellt, indem eine binäre Klassifikationsschicht an die Ausgabe des Text-Einbettungsmodells angehängt und dann das gesamte Modell auf dem [QNLI](https://rajpurkar.github.io/SQuAD-explorer/)-Datensatz feinabgestimmt wird.