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法律领域专用预训练语言模型

语言模型Huggingface模型司法文本法律自然语言处理Github预训练模型开源项目LEGAL-BERT

LEGAL-BERT是一系列针对法律领域优化的BERT模型，基于12GB多样化英语法律文本预训练而成。它涵盖立法、法院案例和合同等内容，在法律特定任务中表现优于通用BERT。此外，项目提供了一个仅为BERT-BASE大小33%的轻量级模型，在保持竞争力的同时提高了效率。LEGAL-BERT旨在促进法律NLP研究、计算法律和法律技术应用的发展。

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介绍相关项目
LawBench - 通过司法认知多维度评估大模型法律能力
GithubLawBench大语言模型开源项目数据集法律知识评估认知水平
LawBench通过模拟司法认知的三个维度，设计了20个任务，全面评估大语言模型的法律能力。这些任务包括法律知识记忆、理解和应用，涵盖了法律实体识别、阅读理解、犯罪金额计算和咨询等实际应用场景。LawBench还设立了“弃权率”作为独立评估指标，以衡量模型在法律问询下的回应情况。通过注重实际应用，LawBench为用户提供了可靠的大语言模型法律能力评估工具。
bert-for-patents - Google基于亿级专利数据训练的大规模语言模型
BERTGithubHuggingface专利人工智能开源项目机器学习模型自然语言处理
bert-for-patents是Google基于BERT Large架构开发的专利文本分析模型，通过对超过1亿份专利文档的训练而成。该模型采用Apache-2.0许可证，适用于专利文本分析和信息提取任务。目前该模型已应用于欧盟联合研究中心的Patents4IPPC项目中。
bert_uncased_L-4_H-512_A-8 - BERT小型模型为资源受限环境提供高效自然语言处理解决方案
BERTGLUEGithubHuggingface开源项目模型模型压缩知识蒸馏自然语言处理
BERT小型模型是为计算资源受限环境设计的自然语言处理工具。它保留了标准BERT架构和训练目标，但模型规模更小，适用于多种应用场景。这种模型在知识蒸馏中表现出色，可利用更大、更精确的模型生成微调标签。其目标是促进资源有限机构的研究工作，并鼓励学术界探索模型创新的新方向，而非仅仅增加模型容量。
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。
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。
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。
codebert-base - CodeBERT为编程与自然语言处理提供强大支持
CodeBERTGithubHuggingface代码搜索开源项目机器学习模型自然语言处理预训练模型
CodeBERT-base是一个专为编程和自然语言设计的预训练模型，基于CodeSearchNet的双模态数据训练。它采用MLM+RTD优化目标，支持代码搜索和代码到文档生成等任务。该模型不仅适用于代码补全，还提供小型版本CodeBERTa。CodeBERT-base为编程语言处理领域开辟了新的研究方向，为开发者提供了有力的工具支持。
bert_uncased_L-12_H-768_A-12 - BERT迷你模型优化低资源环境下的应用
BERTGithubHuggingface开源项目模型知识蒸馏紧凑模型计算资源预训练
BERT Miniatures提供24款小型BERT模型，适合计算资源有限的环境。利用知识蒸馏，这些模型可通过微调获得精确的结果，旨在支持低资源环境的研究并鼓励探索新的创新方向。用户可在官方BERT GitHub页面及HuggingFace平台下载这些模型。它们在GLUE基准测试中表现良好，可通过调整超参数实现最佳效果。详情请参考相关文献。
bert_uncased_L-12_H-512_A-8 - 小型BERT模型适用于有限计算资源的高效预训练
BERTGithubHuggingface开源项目模型知识蒸馏紧凑模型计算资源预训练
该项目介绍了24种面向资源受限环境的小型BERT模型，支持低计算资源研究。模型遵循BERT标准架构，并在知识蒸馏中表现优异，可通过官方GitHub和HuggingFace平台获取，助力资源有限下的研究创新。
bert-small - 轻量级BERT模型用于下游NLP任务优化
BERTGithubHuggingface人工智能开源项目模型知识蒸馏自然语言处理预训练模型
bert-small是Google BERT官方仓库转换的小型预训练模型，属于紧凑型BERT变体系列。该模型采用4层结构和512维隐藏层，为自然语言处理研究提供轻量级解决方案。在自然语言推理等任务中，bert-small展现出优秀的泛化能力，有助于推进NLI研究beyond简单启发式方法。作为下游任务优化的理想选择，bert-small为NLP领域带来新的研究与应用可能。
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