mMiniLM-L12xH384 XLM-R 是一个轻量化的多语言预训练模型，基于 MiniLMv2 架构，通过关系蒸馏技术压缩了传统 XLM-RoBERTa 模型。
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发布时间 : 3/2/2022
模型简介
该模型是 XLM-RoBERTa 的轻量化版本，通过多头自注意力关系蒸馏技术压缩，适用于多语言自然语言处理任务。
模型特点
轻量化设计
相比传统 XLM-RoBERTa 基础版和大规模版更为轻量，适合资源受限环境
多语言支持
基于 XLM-R 架构，具备强大的多语言处理能力
关系蒸馏技术
采用 MiniLMv2 的多头自注意力关系蒸馏方法，保持性能的同时减小模型规模
机器翻译优化
使用 WMT 直接评估标注数据进行微调，特别适合机器翻译相关任务
模型能力
多语言文本理解
跨语言表示学习
机器翻译评估
文本分类
语义相似度计算
使用案例
机器翻译
翻译质量评估
利用微调后的模型评估机器翻译结果的质量
在 WMT 数据集上表现良好
多语言预训练
作为轻量级多语言预训练模型用于下游任务
跨语言应用
跨语言信息检索
用于不同语言文档间的相似度计算和信息检索
多语言文本分类
支持多种语言的文本分类任务
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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