模型简介
基于不同规模数据集（1M/10M/100M/1B词元）预训练的RoBERTa模型，通过调整模型规格和训练参数优化小数据场景表现
模型特点
小数据优化
专门针对1M-1B词元的小规模数据优化，相比原始RoBERTa更适合数据受限场景
规格可选
提供BASE(125M)和MED-SMALL(45M)两种参数规模，平衡性能与效率
严格验证
每个数据规模选取验证困惑度最低的3个模型发布，确保质量
模型能力
文本表征学习
下游任务微调
掩码词预测
使用案例
教育领域
小规模数据微调
在有限标注数据的教育文本分类任务中作为预训练基座
研究领域
预训练策略研究
研究不同数据规模对预训练模型性能的影响
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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