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SecureBERT_Plus

网络安全领域的增强版语言模型

该模型在网络安全数据上进行训练,提升了9%的MLM性能,使用8xA100 GPU进行大规模训练,目前已上传至Huggingface平台,供用户访问和使用。

bert_uncased_L-2_H-512_A-8 - 小型BERT模型在资源受限环境中的表现及应用策略
BERTGLUEGithubHuggingface开源项目模型模型训练知识蒸馏计算资源
24款小型BERT模型在低计算资源环境中通过知识蒸馏实现有效性能,支持与BERT-Base和BERT-Large相同的微调模式。这些模型为中小型机构的研究提供了创新支持,尤其是在GLUE测试中通过优化批大小和学习率等微调参数。这些模型为探索非传统扩容的创新应用提供了可能性。
bert-large-cased - 大规模双向Transformer预训练英语语言模型
BERTGithubHuggingface开源项目文本分类模型深度学习自然语言处理预训练模型
bert-large-cased是一个在大规模英语语料库上预训练的Transformer模型,采用掩码语言建模和下一句预测任务。模型包含24层、1024隐藏维度、16个注意力头和3.36亿参数,适用于序列分类、标记分类和问答等下游NLP任务。在SQuAD和MultiNLI等基准测试中表现优异。
sentiment_analysis_model - BERT模型的情感分析应用
BERTGithubHuggingface开源项目情感分析无监督学习模型模型描述预训练
该情感分析模型基于BERT,在大规模英语语料的自监督训练基础上,具备双向语句理解能力,经过精细调优,专注于文本分类任务,该项目微调BERT模型以进行情感分析,可用于自动提取文本中的情感特征。
Llama-Guard-3-1B - 改进AI模型内容安全分类,降低在多平台部署成本
GithubHuggingfaceLlama 3.2Meta内容安全开源项目文本生成模型模型许可
Llama Guard 3-1B是一款专为内容安全分类设计的精调模型,能够识别大规模语言模型输入和输出中的安全性问题。模型优化后符合MLCommons标准,并降低了在移动设备上的部署成本。可通过transformers库或原始llama代码库调用,支持自定义和剔除类别。提供1B及其精简版两种版本,适用于多种操作环境。
BERT-GPU - 单机多GPU加速BERT预训练的开源实现
BERTGithub多GPU预训练开源项目数据并行深度学习自然语言处理
BERT-GPU项目为BERT模型在单机多GPU环境下的预训练提供了开源实现。该项目无需Horovod即可实现数据并行,通过增加GPU数量扩大批处理规模,从而加速训练过程。项目包含详细的训练流程和参数配置说明,并提供了下游任务的实验结果。这种方法在维持模型性能的同时,有效提升了预训练效率。
labse_bert - 多语言BERT句子嵌入模型及其应用
GithubHuggingfaceLABSE BERT句子嵌入多语言处理开源项目模型模型应用自然语言处理
LaBSE BERT是一种语言无关的句子嵌入模型,由Fangxiaoyu Feng等人开发并在TensorFlow Hub上提供。该模型能够将文本转换为高效的向量表示,适用于多语言文本处理。利用AutoTokenizer和AutoModel加载模型,并通过mean_pooling方法获取句子嵌入,以增强文本分析和信息检索等领域的性能。使用PyTorch实现编码和处理,多语言文本分析更加轻松。
bert-large-uncased-whole-word-masking - BERT大型无大小写全词掩码预训练模型
BERTGithubHuggingface人工智能开源项目模型深度学习自然语言处理预训练模型
BERT-large-uncased-whole-word-masking是一个采用全词掩码技术的大型预训练语言模型。该模型基于BookCorpus和英文维基百科数据集进行自监督学习,具有24层结构、1024维隐藏层和3.36亿参数。它在序列分类、标记分类和问答等需要理解整句上下文的任务中表现优异,为自然语言处理应用提供了强大的英语语言表示能力。
chinese-bert-wwm-ext - 全词掩码中文BERT模型加速自然语言处理
BERTGithubHuggingface中文处理全词掩码开源项目模型自然语言处理预训练模型
chinese-bert-wwm-ext是一个开源的全词掩码中文BERT预训练模型,致力于提高中文自然语言处理效率。该模型由哈工大讯飞联合实验室开发,通过全词掩码技术增强了对中文语境的理解。项目开放了预训练模型和相关资源,可应用于文本分类、情感分析、问答系统等多种中文NLP任务。研究人员可基于此模型进行定制化微调,以满足特定领域的应用需求。
bert-large-uncased - 大规模无大小写区分BERT自然语言处理预训练模型
BERTGithubHuggingface开源项目掩码语言模型模型深度学习自然语言处理预训练模型
bert-large-uncased是基于大规模英文语料预训练的自然语言处理模型。通过掩码语言建模和下一句预测任务,模型学习了双向语言表示。它拥有24层结构、1024维隐藏层和16个注意力头,总计336M参数。该模型适用于序列分类、标记分类和问答等下游任务的微调,也可直接用于掩码填充或作为特征提取器。
fast-bert - 快速训练和部署BERT与XLNet文本分类模型的深度学习库
Fast-BertGithub开源项目文本分类深度学习自然语言处理预训练模型
fast-bert是一个深度学习库,用于训练和部署基于BERT和XLNet的文本分类模型。它支持多类和多标签分类,提供数据处理、模型训练、参数调优和部署功能。该库集成了LAMB优化器和学习率查找器,旨在简化最新自然语言处理技术的应用过程。fast-bert适用于各类文本分类任务,能够帮助开发者快速构建高性能模型。
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