基于256k词嵌入的DistilBERT模型，通过MLM训练优化词向量
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发布时间 : 4/7/2022
模型简介
该模型结合了Word2Vec预训练词嵌入和DistilBERT架构，在多种语料上进行MLM训练，适用于自然语言处理任务
模型特点
大规模词嵌入
初始加载256k维Word2Vec词嵌入，覆盖广泛词汇
优化的MLM训练
在75万步训练中更新词嵌入参数，提升上下文表示能力
多源训练数据
基于C4、MSMARCO、新闻、维基百科和S2ORC等100GB语料训练
轻量级架构
采用DistilBERT架构，在保持性能的同时减少模型体积
模型能力
文本表示学习
上下文词向量生成
语言模型微调
下游NLP任务迁移学习
使用案例
信息检索
搜索相关性建模
利用优化的词向量改进查询-文档匹配
文本分类
文档分类
基于丰富词嵌入的特征提取
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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