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kobigbird-bert-base

基于稀疏注意力的韩文BigBird预训练模型,优化长序列处理

该项目利用稀疏注意力机制,扩展BERT模型以处理更长的序列。KoBigBird模型通过从韩文BERT检查点暖启动,能够以更低的计算成本处理最长达4096的序列。推荐使用BertTokenizer进行标记化,支持更改注意力模式和参数配置,以优化不同任务的性能。

nomic-bert-2048 - 预训练BERT模型实现2048序列长度的上下文理解
BERTGithubHuggingfacenomic-bert-2048开源项目机器学习模型自然语言处理预训练模型
nomic-bert-2048模型通过Wikipedia和BookCorpus数据集训练,采用改进的位置编码技术,支持2048长度的文本序列处理。在GLUE基准评测中展现出与传统BERT相当的性能,同时具备更强的长文本理解能力。该模型兼容标准BERT分词系统,适用于文本补全和分类等自然语言处理任务。
character-bert - 字符级CNN构建的开放词汇表神经网络模型
CharacterBERTGithub开放词表开源项目神经网络自然语言处理词嵌入
CharacterBERT是BERT的一个变体,采用字符级CNN模块动态构建词表示,无需依赖预定义词片词汇表。这种方法可生成任意输入标记的表示,适用于医学等专业领域。与标准BERT相比,CharacterBERT生成词级上下文表示,对拼写错误更为鲁棒,且可轻松适应不同领域而无需重新训练词片词汇表。该模型在多个医学领域任务中表现优于BERT,提供更便捷实用的词级开放词汇表表示。
bert-base-chinese-ws - BERT基础中文分词模型提升自然语言处理效率
BERTCKIPGithubHuggingfacetransformer模型开源项目模型繁体中文自然语言处理
CKIP实验室开发的BERT基础中文分词模型提供高效的中文文本处理功能,包括分词、词性标注和命名实体识别。该模型支持繁体中文,适用于多种自然语言处理任务。为获得最佳性能,推荐使用BertTokenizerFast作为分词器。该开源项目的详细信息和使用指南可在GitHub上查阅。
EEVE-Korean-10.8B-v1.0 - 七阶段培训实现韩语大语言模型扩展的高效技术
EEVE-Korean-10.8B-v1.0GithubHuggingface大语言模型开源项目模型词汇扩展技术跨语言应用韩语词汇拓展
通过子词嵌入与参数冻结的七阶训练,从英语模型有效扩展至韩语。该项目未进行指令微调,但在韩语任务中表现优异,并通过详细词汇扩展过程提升跨语言应用潜力。深入的词频分析和标记器训练确保模型拥有丰富的韩语词汇。了解更多技术细节,请查阅技术报告。
ko-sroberta-multitask - 韩语句子嵌入模型用于语义搜索和聚类任务
GithubHuggingfaceSBERTko-sroberta-multitasksentence-transformers开源项目模型语义相似度韩语嵌入
ko-sroberta-multitask是一个韩语句子嵌入模型,基于sentence-transformers框架开发。该模型将句子和段落映射到768维向量空间,适用于聚类和语义搜索任务。经过KorSTS和KorNLI数据集的多任务学习,模型在KorSTS评估集上表现出色。支持sentence-transformers和HuggingFace Transformers两种使用方式,为韩语自然语言处理提供了有力支持。
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。
kogpt - 韩语生成预训练模型
GithubKakaoBrainKoGPT人工智能开源项目模型训练语言模型
由KakaoBrain开发的KoGPT,是一个专注于韩语的生成预训练模型,广泛应用于文本分类、搜索和生成摘要等多种AI任务。这一模型训练于大型数据集,具备卓越的文本生成能力。然而,使用期间可能生成不恰当内容,主要用于学术研究与技术开发,用户在使用时需严格遵守其许可协议。
bert-base-arabertv02 - AraBERT:用于阿拉伯语理解的高性能预训练模型
AraBERTBERTGithubHuggingface开源项目模型自然语言处理阿拉伯语预训练语言模型
AraBERT是一系列基于BERT架构的阿拉伯语预训练语言模型。其中bert-base-arabertv02版本使用了77GB的大规模语料库进行训练,包含200M句子和8.6B词。这些模型在情感分析、命名实体识别和问答等多项任务中表现出色。AraBERT提供多个版本,包括base和large尺寸,以及预分割和未分割文本的变体,以满足不同应用需求。模型的优化和多样化为阿拉伯语自然语言处理研究和应用提供了有力支持。
KBIR - 关键词边界填充模型,支持多样化自然语言处理任务
GithubHuggingfaceKBIR关键短语提取开源项目文本表示模型自然语言处理领域适应
KBIR模型采用新预训练方法进行关键词边界填充,提升关键任务表现。基于RoBERTa架构,使其广泛适用于命名实体识别、问答等自然语言处理任务,可利用预训练嵌入在多种AutoModel环境中灵活应用。
bert-base-arabic - 阿拉伯语BERT基础模型为自然语言处理提供强大支持
BERTGithubHuggingface开源项目机器学习模型自然语言处理阿拉伯语预训练模型
bert-base-arabic是一个在95GB阿拉伯语文本上预训练的BERT基础语言模型。该模型包含OSCAR和维基百科的阿拉伯语数据,支持现代标准阿拉伯语和部分方言。它适用于多种自然语言处理任务,可通过Hugging Face的transformers库轻松调用。这一模型为阿拉伯语NLP研究和应用提供了有力支持,推动了相关领域的发展。
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