Il prend une paire de phrases en entrée et classe la paire d'entrée en 'entailment' ou 'no-entailment'. L'étiquette de classe entailment implique que la deuxième phrase entraîne la première phrase, et le no-entailment implique qu'elle ne le fait pas. Le modèle d'Embedding de Texte qui est pré-entraîné sur le texte anglais renvoie un embedding de la paire de phrases en entrée. Le modèle disponible pour le déploiement est créé en attachant une couche de classification binaire à la sortie du modèle d'Embedding de Texte, puis en ajustant l'ensemble du modèle sur le jeu de données [QNLI](https://rajpurkar.github.io/SQuAD-explorer/ ). PyTorch, le logo PyTorch et toutes les marques associées sont des marques déposées de Facebook, Inc.