模型简介
基于原始12层MiniLM模型的轻量化版本，保留了核心功能但减少了层数，适用于需要高效推理的场景
模型特点
轻量化设计
通过减少层数(从12层减至6层)实现模型压缩，适合资源受限环境
保留核心能力
采用间隔保留层的策略，最大限度保持原始模型的语义理解能力
高效推理
层数减少带来更快的推理速度和更低的内存占用
模型能力
文本嵌入
语义理解
句子相似度计算
使用案例
语义检索
文档相似度匹配
快速计算文档/句子间的语义相似度
高效实现大规模文档检索
轻量级NLP应用
移动端NLP
在资源受限设备上部署语义理解功能
降低硬件需求同时保持可用精度
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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