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bigbird-roberta-base

高性能长序列文本处理的稀疏注意力Transformer模型

BigBird开源项目深度学习模型长序列处理Githubtransformer模型自然语言处理Huggingface

BigBird-RoBERTa-base是一种基于块稀疏注意力机制的Transformer模型，可处理长达4096个token的序列。该模型在Books、CC-News、Stories和Wikipedia等大规模数据集上预训练，大幅降低了计算成本。在长文档摘要和长上下文问答等任务中，BigBird-RoBERTa-base展现出优秀性能。模型支持灵活配置注意力类型，可在默认的块稀疏模式和全注意力模式间切换，为超长序列文本处理提供了高效方案。

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roberta-base - 适用于HPU的模型优化与推理配置指南
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基于Habana Gaudi处理器的优化指南，旨在简化和加速Transformer与Diffusers模型的HPU加载、训练和推理过程。适合寻求利用HPU提升模型性能的研究人员和开发者。
chinese-roberta-wwm-ext - 全词掩码技术驱动的中文BERT预训练模型
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chinese-roberta-wwm-ext是哈工大讯飞联合实验室(HFL)开发的中文BERT预训练模型，采用全词掩码技术。该技术相较于字级掩码，能更有效地学习词级语义，从而提升中文自然语言处理效果。模型在多项中文NLP任务中展现出优秀性能，为相关研究和应用提供了重要基础。
distilbert-base-uncased - 紧凑高效的语言模型，提升下游任务处理速度
DistilBERTGithubHuggingface使用限制开源项目模型模型压缩训练数据语言模型
DistilBERT是一种高效的Transformers模型，比原始BERT更小更快，适合快速推理的下游任务。通过自监督预训练，它支持掩码语言建模和句子预测。主要用于全句任务如分类和问答，尽管继承了部分原模型偏见。在海量公开数据的支持下，DistilBERT在多种任务中表现优异，兼顾性能和速度。可在模型中心查看微调版本。
ruRoberta-large - 面向俄语的大规模预训练语言模型 具备强大Transformer架构
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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。
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