DistilBERT是BERT的轻量级蒸馏版本，保留了BERT 97%的性能，同时体积缩小40%，速度提升60%。
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发布时间 : 4/2/2022
模型简介
DistilBERT是一种基于Transformer的预训练语言模型，通过知识蒸馏技术从BERT模型压缩而来。适用于文本分类、问答、命名实体识别等自然语言处理任务。
模型特点
高效轻量
相比原始BERT模型，体积缩小40%，推理速度提升60%，适合资源受限环境部署
高性能
保留BERT模型97%的性能，在多项NLP基准测试中表现优异
多任务适应
支持多种下游NLP任务微调，包括文本分类、问答和命名实体识别
模型能力
文本理解
文本分类
问答系统
命名实体识别
语义相似度计算
使用案例
文本分析
情感分析
分析社交媒体或评论中的情感倾向
准确率可达90%以上
垃圾邮件检测
识别电子邮件或消息中的垃圾内容
信息提取
命名实体识别
从文本中提取人名、地名、组织名等实体
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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