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ruRoberta-large

面向俄语的大规模预训练语言模型 具备强大Transformer架构

ruRoberta-large是SberDevices团队开发的俄语预训练语言模型,采用Transformer架构。模型使用BBPE分词器,词典规模为50,257,参数量达3.55亿,在250GB数据集上训练。主要应用于掩码填充任务,为俄语自然语言处理提供基础支持。该模型是俄语预训练模型家族中的一员,旨在推进俄语NLP研究与应用。

ruBert-base - 专为俄语遮蔽填充任务优化的Transformer预训练语言模型
GithubHuggingfacePyTorchTransformersruBert开源项目模型自然语言处理语言模型
ruBert-base是一个专为俄语遮蔽填充任务优化的预训练语言模型。该模型基于Transformer架构,由SberDevices团队开发,采用BPE分词器,词典大小12万token,模型参数量1.78亿。模型使用30GB训练数据,是俄语自然语言处理领域的重要研究成果。ruBert-base遵循Apache-2.0许可证,为俄语NLP应用提供了强大的基础支持。
rugpt3large_based_on_gpt2 - 俄语Transformer模型SberDevices团队的训练与评估
GithubHuggingfaceSberDevicesTransformerrugpt3large_based_on_gpt2开源项目模型语言模型预训练模型
SberDevices团队开发的俄语Transformer模型,基于PyTorch进行训练,使用80B个标记在1024序列长度下进行3轮训练,接着进行2048长度的微调。整个过程耗时14天,最终在测试集上的困惑度为13.6,为俄语处理提供了新的可能性。
roberta-large - 大型英语预训练模型,适合多种任务优化
GithubHuggingfaceRoBERTaTransformer模型开源项目模型语言模型遮蔽语言建模预训练模型
RoBERTa是一个自监督学习的变压器模型,通过掩码语言建模(MLM)目标优化英语语言的表示。主要用于细调下游任务,如序列和标记分类以及问答。此模型预训练于包括BookCorpus和Wikipedia在内的五个大型语料库,使用BPE分词法和动态掩码训练,实现双向句子表示,并在GLUE测试中表现优异,适合在PyTorch和TensorFlow中应用。
sbert_large_nlu_ru - 俄语句子嵌入专用的大型BERT模型
BERTGithubHuggingfacePyTorch俄语句子嵌入开源项目模型自然语言处理
sbert_large_nlu_ru是SberDevices团队开发的俄语句子嵌入模型。这个基于BERT的大型模型可通过HuggingFace库直接调用,支持平均池化以提升嵌入质量。项目提供了Python示例代码,方便用户快速实现句子嵌入计算。该模型为俄语自然语言处理任务提供了高质量的句子表示,是处理俄语文本的有力工具。
xlm-roberta-large - 大规模多语言预训练模型
GithubHuggingfaceXLM-RoBERTa多语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理预训练模型
XLM-RoBERTa是一个在2.5TB多语言数据上预训练的大型语言模型,覆盖100种语言。该模型采用掩码语言建模技术,能够生成双向文本表示。XLM-RoBERTa主要应用于序列分类、标记分类和问答等下游任务的微调。凭借其在多语言和跨语言任务中的出色表现,XLM-RoBERTa为自然语言处理领域提供了坚实的基础。
roberta-base - RoBERTa预训练语言模型用于多种自然语言处理任务
GithubHuggingfaceRoBERTa人工智能开源项目机器学习模型自然语言处理预训练模型
RoBERTa是基于Transformer架构的预训练语言模型,在大规模英文语料上使用掩码语言建模进行训练。它采用动态掩码和大批量训练等优化策略,在GLUE基准测试中表现出色。RoBERTa适用于序列分类、命名实体识别等任务的微调,能学习双向上下文表示,为NLP应用提供强大的特征提取能力。
sbert_large_mt_nlu_ru - 大规模多任务俄语句子嵌入模型
BERTGithubHuggingface俄语模型句子嵌入多任务学习开源项目模型自然语言处理
这是一个基于BERT架构的大规模多任务模型,用于生成俄语句子嵌入。模型采用平均池化策略处理token embeddings,已完成Russian SuperGLUE基准测试验证。通过HuggingFace模型库可实现多句俄语文本的嵌入计算。该模型由SberDevices团队开发,致力于提升俄语自然语言处理能力。
ruRoPEBert-e5-base-2k - 俄语句子编码模型支持长上下文和高效注意力机制
CulturaXGithubHuggingfaceTransformersruRoPEBert俄语句向量模型开源项目模型
ruRoPEBert是Tochka AI团队基于RoPEBert架构开发的俄语句子编码模型。该模型在CulturaX数据集上训练,支持2048个token的上下文,并可扩展。模型集成高效注意力机制和平均池化层,易于使用。在encodechka基准测试中,ruRoPEBert的S+W评分领先其他模型。此外,它还支持分类任务,并可通过RoPE缩放扩展上下文窗口。
all-roberta-large-v1 - 基于RoBERTa的大规模句子嵌入模型
GithubHuggingfacesentence-transformers向量嵌入开源项目机器学习模型自然语言处理语义相似度
all-roberta-large-v1是一个基于RoBERTa架构的sentence-transformers模型,可将文本映射到1024维向量空间。该模型在超10亿句对数据集上进行微调,能有效捕捉语义信息,适用于聚类、语义搜索等任务。模型可通过sentence-transformers或Hugging Face Transformers库便捷使用,为自然语言处理提供高质量的句子表示。
rubert-base-cased - 俄语优化BERT模型简介
BERTGithubHuggingface俄语模型开源项目机器学习模型深度学习自然语言处理
rubert-base-cased是一个针对俄语优化的BERT模型,基于俄语维基百科和新闻数据训练而成。模型采用12层结构,768个隐藏单元,12个注意力头,总计180M参数。它以多语言BERT-base模型为基础,使用俄语子词词汇表进行微调。最新版本支持掩码语言模型(MLM)和下一句预测(NSP)任务,为俄语自然语言处理提供了有力支持。
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