MiniLMv2 是微软推出的轻量级预训练语言模型，通过知识蒸馏技术实现高效推理。
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发布时间 : 3/2/2022
模型简介
MiniLMv2 是一种基于 Transformer 架构的轻量级预训练语言模型，通过知识蒸馏技术从大型模型中提取知识，在保持较高性能的同时显著减小模型规模，适用于资源受限的环境。
模型特点
轻量高效
通过知识蒸馏技术大幅减小模型规模，适合资源受限环境部署。
高性能
在多项 NLP 任务上接近或达到大型模型的性能水平。
通用性强
适用于多种自然语言处理任务，无需针对特定任务进行大幅调整。
模型能力
文本分类
问答系统
文本生成
语义相似度计算
信息抽取
使用案例
智能客服
自动问答
用于构建轻量级客服问答系统
高效准确地回答常见问题
移动应用
移动端文本处理
在手机等移动设备上实现本地化文本分析
低延迟、保护用户隐私
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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