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TinyBERT_General_4L_312D

轻量级自然语言处理模型 提升理解效率

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TinyBERT_General_4L_312D是一个经过知识蒸馏的轻量级自然语言处理模型。相比原始BERT模型，它的体积减小了7.5倍，推理速度提升了9.4倍，同时保持了竞争性能。该模型在预训练和任务特定学习阶段都应用了创新的Transformer蒸馏技术。TinyBERT为各类自然语言处理任务提供了高效的基础，尤其适用于计算资源受限的应用场景。

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t5-efficient-tiny - 基于深层窄结构设计的轻量级自然语言处理模型
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paraphrase-TinyBERT-L6-v2是基于sentence-transformers的句子嵌入模型，将句子和段落映射到768维密集向量空间。模型采用轻量级架构，主要应用于语义搜索和文本聚类。支持通过sentence-transformers或HuggingFace Transformers库进行调用，适用于计算资源受限的应用场景。
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