MiniLMv2 是微软推出的轻量级语言表示模型，通过知识蒸馏技术实现高效推理，适用于多种自然语言处理任务。
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发布时间 : 3/2/2022
模型简介
MiniLMv2 是一种基于 Transformer 架构的轻量级语言模型，通过知识蒸馏从大型模型中提取关键知识，在保持较高性能的同时显著减小模型规模，适用于资源受限环境下的自然语言处理任务。
模型特点
高效知识蒸馏
通过创新的蒸馏技术从大型模型中提取关键知识，大幅减小模型规模
轻量级设计
模型参数显著减少，适合资源受限环境部署
高性能保持
在模型规模大幅减小的同时保持接近原始大模型的性能
通用表示能力
学习通用的语言表示，可迁移到多种下游任务
模型能力
文本表示学习
文本分类
问答系统
语义相似度计算
信息检索
使用案例
自然语言处理
移动端文本分类
在移动设备上部署轻量级文本分类应用
高效运行且保持较高准确率
边缘计算问答系统
在资源受限的边缘设备上实现问答功能
低延迟响应，内存占用小
教育技术
智能学习助手
为学生提供轻量级的语言理解和问答功能
可在普通计算设备上流畅运行
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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