D
Distilbert Word2vec 256k MLM 250k
由 vocab-transformers 开发
该模型结合了word2vec词嵌入和DistilBERT架构，适用于自然语言处理任务。词嵌入层基于大规模语料训练且保持冻结，模型通过掩码语言建模进行微调。
下载量 21
发布时间 : 4/7/2022
模型简介
一个结合word2vec词嵌入的轻量级BERT变体，适用于高效的文本表示和语言理解任务。
模型特点
高效词嵌入
采用基于100GB大规模语料训练的word2vec词嵌入矩阵，包含256k词条
轻量级架构
基于DistilBERT的轻量级设计，保持性能的同时减少计算资源需求
冻结词嵌入
在MLM训练过程中保持词嵌入层参数冻结，专注于上层结构学习
模型能力
文本表示学习
语言模型微调
上下文理解
使用案例
自然语言处理
文本分类
可用于文档分类、情感分析等任务
信息检索
改进搜索相关性排序和查询理解
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大型语言模型
Transformers
Transformers 支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
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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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