ALBERT Small v2 是 ALBERT-base-v2 的 6 层轻量级版本，基于 Transformer 架构，适用于自然语言处理任务。
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发布时间 : 3/2/2022
模型简介
ALBERT Small v2 是一种轻量化的语言模型，通过参数共享和层数减少来提升效率，适用于文本分类、问答等任务。
模型特点
轻量化设计
通过减少层数（6 层）和参数共享机制降低模型复杂度
高效训练
采用 ALBERT 的跨层参数共享技术，显著减少训练资源需求
下游任务适配
支持通过微调适应多种自然语言处理任务
模型能力
文本特征提取
上下文理解
语义相似度计算
文本分类
使用案例
文本分析
情感分析
对用户评论进行情感倾向分类
在标准数据集上达到 90%+ 准确率（推断值）
问答系统
开放域问答
基于给定文本回答用户问题
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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