E
Efficient Mlm M0.15
由 princeton-nlp 开发
该模型研究了在掩码语言建模中遮蔽15%内容的有效性，采用了前置层归一化方法。
下载量 116
发布时间 : 4/22/2022
模型简介
该模型专注于掩码语言建模任务，探讨了遮蔽比例对模型性能的影响，并采用了前置层归一化的架构。
模型特点
前置层归一化
采用了前置层归一化方法，这是一种不常见的架构选择，可能影响模型训练稳定性。
遮蔽比例研究
专门研究了15%遮蔽比例在掩码语言建模中的效果。
模型能力
掩码语言建模
文本表示学习
使用案例
自然语言处理研究
遮蔽策略研究
用于研究不同遮蔽比例对语言模型性能的影响
提供了15%遮蔽比例的具体效果分析
文本表示学习
下游任务预训练
可作为其他NLP任务的预训练模型
精选推荐AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
专为泰语设计的80亿参数指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，优化了应用场景、检索增强生成、受限生成和推理任务
大型语言模型
Transformers
Transformers 支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型，专为边缘设备推理设计，体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
对话系统 Transformers
Transformers 英语
C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型，适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统
中文
R
uer
2,694
98
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