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Dynamic Tinybert

由 Intel 开发
Dynamic-TinyBERT是一种高效问答模型,通过动态序列长度缩减提升推理效率,在保持高准确率的同时实现最高3.3倍加速。
下载量 2,184
发布时间 : 3/2/2022
模型介绍
内容详情
替代品

模型简介

基于TinyBERT架构优化的问答系统模型,专为提升推理效率设计,适用于从给定文本中提取答案的任务。

模型特点

动态序列长度缩减
通过自适应调整输入序列长度,显著提升推理速度(最高3.3倍加速)
高效架构
采用6层精简架构,参数量小于标准BERT,保持88.71 F1值的优异表现
单次训练多场景适用
只需训练一次即可适应不同计算预算需求,无需针对不同硬件重复训练

模型能力

文本理解
答案定位
高效推理

使用案例

智能助手
文档问答系统
从技术文档或知识库中快速定位问题答案
88.71 F1值表现
教育科技
阅读理解辅助
帮助学生从课文中快速找到问题答案