模型简介
该模型是基于RoBERTa架构的小规模预训练语言模型，专注于在有限数据量下的语言表示学习。
模型特点
小规模数据预训练
专门设计用于在1M-1B tokens的小规模数据集上进行有效预训练
多种规模选择
提供从1M到1B tokens不同训练规模的模型版本
优化架构
针对小规模数据调整的MED-SMALL架构(6层，512隐藏维度)
模型能力
文本表示学习
上下文理解
语言建模
使用案例
教育研究
小规模数据语言模型研究
用于研究有限数据条件下的语言模型表现
验证集困惑度134.18-153.38
资源受限环境
低资源NLP应用
适用于计算资源或训练数据有限的环境
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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