AIbase

B

Bert Base Uncased Sparse 70 Unstructured

由 Intel 开发
这是BERT基础模型的剪枝版本，达到70%的稀疏度，适用于下游任务的微调。
大型语言模型
Transformers
英语
#70%稀疏度#剪枝优化#下游任务微调
下载量 28
发布时间 : 3/2/2022
模型介绍
内容详情
替代品

模型简介

该模型是BERT基础模型的剪枝版本，内置稀疏性，适用于自然语言处理任务。

模型特点

高稀疏度
模型经过剪枝处理，达到70%的稀疏度，减少了计算资源需求。
保持稀疏性
内置稀疏性，微调时可通过掩码保持零值权重不被更新。
基于BERT架构
基于BERT基础模型，继承了其强大的自然语言处理能力。

模型能力

文本分类
命名实体识别
问答系统
文本相似度计算

使用案例

自然语言处理
情感分析
对文本进行情感倾向性分析。
文本分类
将文本分类到预定义的类别中。