NEZHA是基于Transformer架构的中文预训练语言模型，采用全词掩码策略优化中文文本理解任务

采用全词掩码策略的中文预训练BERT模型，旨在加速中文自然语言处理研究。

这是一个采用全词掩码策略的中文预训练BERT模型，由哈工大讯飞联合实验室发布，旨在加速中文自然语言处理研究。

这是一个采用全词掩码技术的中文预训练BERT模型，由哈工大讯飞联合实验室开发，旨在加速中文自然语言处理的发展。

这是一个经过重新训练的6层RoBERTa-wwm-ext模型，采用全词掩码技术进行中文预训练。

MuRIL是谷歌开源的基于17种印度语言及其转写版本预训练的BERT模型，支持多语言表示。

这是一个经过重新训练的三层RoBERTa-wwm-ext-large模型，采用全词掩码策略的中文预训练BERT模型，旨在加速中文自然语言处理的发展。

采用全词掩码策略的中文预训练BERT模型，旨在加速中文自然语言处理研究进程。

采用全词掩码技术的中文预训练BERT模型，旨在加速中文自然语言处理的发展。

这是一个基于XLM-RoBERTa架构的预训练模型，采用掩码语言建模目标训练，并在英语和俄语问答数据集上进行了微调。

CAMeLBERT-DA是基于方言阿拉伯语(DA)预训练的BERT模型，属于CAMeLBERT系列模型的一部分，专注于阿拉伯语NLP任务。