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deberta-v2-large-japanese-char-wwm

基于DeBERTa V2的大规模日语预训练语言模型

deberta-v2-large-japanese-char-wwm是一个基于DeBERTa V2架构的日语预训练语言模型。它采用字符级分词和全词遮蔽技术,在171GB的日语语料库上训练而成。该模型支持掩码语言建模等任务,可直接处理原始文本。经26天训练后,模型在掩码语言建模评估集上达到79.5%的准确率,为日语自然语言处理研究和应用提供了强大工具。

japanese-hubert-large - 大规模日语语音表示学习模型HuBERT
GithubHuBERTHuggingfacerinna开源项目日语语音模型模型自监督学习语音识别
rinna公司训练的日语HuBERT Large模型采用24层transformer架构,在19,000小时ReazonSpeech语料库上训练。该模型能够提取1024维日语语音特征表示,为语音识别、合成等任务提供基础。研究人员和开发者可利用此开源模型进行各种日语语音处理应用的开发。模型采用Apache 2.0开源协议,使用方便。可通过Hugging Face transformers库轻松加载使用,支持提取日语语音特征。该项目还提供了fairseq格式的检查点文件,方便研究人员进行深入研究和二次开发。
chinese-bert-wwm - 基于全词掩码技术的中文自然语言处理模型
BERTGithubHuggingface中文自然语言处理全词掩码开源项目机器学习模型预训练模型
chinese-bert-wwm 是一个采用全词掩码技术的中文 BERT 预训练模型。该模型由哈工大讯飞联合实验室(HFL)开发,基于 Google BERT 架构,通过全词掩码方式优化中文语言理解能力。模型支持文本分类、命名实体识别等自然语言处理任务,是 MacBERT、ELECTRA 等中文预训练模型系列的重要组成部分。
bert-base-japanese-v3-ner-wikipedia-dataset - 基于维基百科数据集的日语命名实体识别BERT模型
BERTGithubHuggingfaceWikipedia数据集固有表現認識大规模语言模型开源项目模型自然语言处理
本项目提供了一个基于BERT的日语命名实体识别模型,该模型使用维基百科数据集进行训练。模型能够识别日语文本中的人名、地名等实体,可通过Transformers库轻松调用。项目源自《大规模语言模型入门》一书,提供了使用示例和相关资源链接,采用Apache 2.0许可证。
deberta-v3-large-zeroshot-v2.0 - DeBERTa-v3-large基于自然语言推理的零样本分类模型
DeBERTaGithubHuggingface商业友好开源项目文本分类模型自然语言推理零样本分类
deberta-v3-large-zeroshot-v2.0是基于DeBERTa-v3-large的零样本分类模型,通过自然语言推理任务训练。无需训练数据即可执行多种文本分类任务,适用于GPU和CPU。在28个分类任务上表现优异,支持灵活的假设模板。模型提供高效通用的分类能力,适用于商业和学术场景,是一个强大的零样本分类工具。
llm-jp-1.3b-v1.0 - 大规模语言模型支持多语言和多种编程语言
GithubHuggingfaceLLM-jp大型语言模型开源项目模型深度学习自然语言处理训练数据
此大规模语言模型由日本研发,支持多语言(含日语和英语)及多编程语言。采用Transformer架构,经过预训练和指令调优,适用于多种自然语言处理任务。模型在多个硬件和软件环境中优化,包括使用Megatron-DeepSpeed和TRL,可用于生成自然语言文本,应用广泛,性能优异。
chinese-roberta-wwm-ext - 全词掩码技术驱动的中文BERT预训练模型
BERTGithubHuggingface中文自然语言处理开源项目整词掩码机器学习模型预训练模型
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。
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。
deberta-small-long-nli - DeBERTa-v3微调长文本自然语言推理模型
DeBERTa-v3-smallGithubHuggingface多任务学习开源项目文本分类模型自然语言推理零样本分类
这是一个基于DeBERTa-v3-small在250多个NLP任务上微调的长文本自然语言推理模型。支持1680个token的上下文长度,在多项NLI基准测试中表现优异。可用于零样本分类、自然语言推理及下游任务微调。在逻辑推理、概率推理和长文本NLI等任务上性能出色,是一个功能强大的NLP工具。
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。
deberta-v3-large-tasksource-nli - 自然语言推理的多任务学习模型,提升零样本分类性能
DeBERTa-v3-largeGithubHuggingfaceTransformer多任务学习开源项目模型自然语言推理零样本分类
DeBERTa-v3-large采用多任务学习,涵盖600多项任务,提升零样本分类性能。模型在多个数据集进行了训练,适用于自然语言推理与分类。其共享的编码器和特定CLS嵌入在多种分类任务中展现出色表现,在未调优状态下于WNLI和MNLI中分别达到了77%和90%的准确率,适合科研与实际应用。
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