模型简介
在较小规模数据集上预训练的RoBERTa变体，用于研究数据规模对语言模型性能的影响
模型特点
多规模预训练
提供1M到1B不同数据规模的预训练模型，便于研究数据规模效应
两种模型规格
包含标准BASE架构(125M)和精简MED-SMALL架构(45M)
严格筛选
每个规模从多次运行中筛选验证困惑度最低的3个模型发布
模型能力
文本表征学习
下游任务微调
语言模型预训练研究
使用案例
语言模型研究
数据规模影响研究
研究不同预训练数据规模对语言模型性能的影响
提供1M/10M/100M/1B四个数量级的对比模型
教育应用
轻量级语言模型教学
使用小规模模型进行NLP教学演示
MED-SMALL规格仅45M参数，适合教学环境
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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