懂AI
compact-biobert

compact-biobert

压缩优化的生物医学BERT模型

CompactBioBERT是BioBERT的压缩版本，通过结合DistilBioBERT和TinyBioBERT的蒸馏技术，在PubMed数据集上训练而成。该模型采用6层transformer结构，隐藏层和嵌入层维度为768，总参数约6500万。CompactBioBERT在保持生物医学自然语言处理性能的同时，有效缩小了模型规模，提升了计算效率。

CompactBioBERTHuggingface模型深度学习Github开源项目自然语言处理模型蒸馏生物医学
访问官网Hugging Face论文

CompactBioBERT项目介绍

CompactBioBERT是一个经过蒸馏的生物医学BERT模型，它是基于著名的BioBERT模型进行优化而来的。这个项目的主要目标是在保持模型性能的同时，大幅减小模型的规模，使其更加轻量化和高效。

模型概述

CompactBioBERT是通过对BioBERT进行知识蒸馏而得到的。开发团队使用PubMed数据集，采用总批量大小为192的配置，进行了10万步的训练。这种蒸馏过程使得CompactBioBERT能够在较小的模型规模下捕获BioBERT的核心能力。

蒸馏方法

该项目的蒸馏方法结合了DistilBioBERT和TinyBioBERT的优点。它采用了与DistilBioBERT相同的初始化技术，并应用了层到层的蒸馏策略。这种策略包括三个主要组成部分：掩码语言模型（MLM）、层级蒸馏和输出蒸馏。这种综合方法有助于学生模型更好地学习教师模型的知识。

模型初始化

CompactBioBERT的初始化方法借鉴了DistilBERT的做法。具体来说，它通过从教师模型中每隔一层提取权重来初始化学生模型。这种方法可以有效地传递教师模型的知识，为学生模型提供一个良好的起点。

模型架构

CompactBioBERT保持了隐藏维度和嵌入层的大小为768，这与原始BERT模型相同。它的词汇表大小为28996。模型包含6个Transformer层，前馈层的扩展率为4。总的来说，CompactBioBERT拥有约6500万个参数，相比原始的BioBERT模型，参数量大幅减少。

应用价值

CompactBioBERT的开发对生物医学文本处理领域具有重要意义。它不仅保留了BioBERT在处理生物医学文本方面的强大能力，还大大减小了模型的规模。这使得它可以在资源受限的环境中使用，如移动设备或边缘计算设备，从而扩大了其应用范围。

开源贡献

CompactBioBERT项目采用MIT许可证，这意味着它是一个开源项目，欢迎研究者和开发者使用和改进。项目团队鼓励使用者在使用该模型时引用相关论文，以支持和推动相关研究的发展。

总的来说，CompactBioBERT项目为生物医学自然语言处理领域提供了一个高效、轻量级的解决方案，有望在各种生物医学文本处理任务中发挥重要作用。

编辑推荐精选

AEE

AEE

AI Excel全自动制表工具

AEE 在线 AI 全自动 Excel 编辑器，提供智能录入、自动公式、数据整理、图表生成等功能，高效处理 Excel 任务，提升办公效率。支持自动高亮数据、批量计算、不规则数据录入，适用于企业、教育、金融等多场景。

UI-TARS-desktop

UI-TARS-desktop

基于 UI-TARS 视觉语言模型的桌面应用，可通过自然语言控制计算机进行多模态操作。

UI-TARS-desktop 是一款功能强大的桌面应用，基于 UI-TARS（视觉语言模型）构建。它具备自然语言控制、截图与视觉识别、精确的鼠标键盘控制等功能，支持跨平台使用（Windows/MacOS），能提供实时反馈和状态显示，且数据完全本地处理，保障隐私安全。该应用集成了多种大语言模型和搜索方式，还可进行文件系统操作。适用于需要智能交互和自动化任务的场景，如信息检索、文件管理等。其提供了详细的文档，包括快速启动、部署、贡献指南和 SDK 使用说明等，方便开发者使用和扩展。

Wan2.1

Wan2.1

开源且先进的大规模视频生成模型项目

Wan2.1 是一个开源且先进的大规模视频生成模型项目，支持文本到图像、文本到视频、图像到视频等多种生成任务。它具备丰富的配置选项，可调整分辨率、扩散步数等参数，还能对提示词进行增强。使用了多种先进技术和工具，在视频和图像生成领域具有广泛应用前景，适合研究人员和开发者使用。

爱图表

爱图表

全流程 AI 驱动的数据可视化工具，助力用户轻松创作高颜值图表

爱图表（aitubiao.com）就是AI图表，是由镝数科技推出的一款创新型智能数据可视化平台，专注于为用户提供便捷的图表生成、数据分析和报告撰写服务。爱图表是中国首个在图表场景接入DeepSeek的产品。通过接入前沿的DeepSeek系列AI模型，爱图表结合强大的数据处理能力与智能化功能，致力于帮助职场人士高效处理和表达数据，提升工作效率和报告质量。

Qwen2.5-VL

Qwen2.5-VL

一款强大的视觉语言模型，支持图像和视频输入

Qwen2.5-VL 是一款强大的视觉语言模型，支持图像和视频输入，可用于多种场景，如商品特点总结、图像文字识别等。项目提供了 OpenAI API 服务、Web UI 示例等部署方式，还包含了视觉处理工具，有助于开发者快速集成和使用，提升工作效率。

HunyuanVideo

HunyuanVideo

HunyuanVideo 是一个可基于文本生成高质量图像和视频的项目。

HunyuanVideo 是一个专注于文本到图像及视频生成的项目。它具备强大的视频生成能力，支持多种分辨率和视频长度选择，能根据用户输入的文本生成逼真的图像和视频。使用先进的技术架构和算法，可灵活调整生成参数，满足不同场景的需求，是文本生成图像视频领域的优质工具。

WebUI for Browser Use

WebUI for Browser Use

一个基于 Gradio 构建的 WebUI，支持与浏览器智能体进行便捷交互。

WebUI for Browser Use 是一个强大的项目，它集成了多种大型语言模型，支持自定义浏览器使用，具备持久化浏览器会话等功能。用户可以通过简洁友好的界面轻松控制浏览器智能体完成各类任务，无论是数据提取、网页导航还是表单填写等操作都能高效实现，有利于提高工作效率和获取信息的便捷性。该项目适合开发者、研究人员以及需要自动化浏览器操作的人群使用，在 SEO 优化方面，其关键词涵盖浏览器使用、WebUI、大型语言模型集成等，有助于提高网页在搜索引擎中的曝光度。

xiaozhi-esp32

xiaozhi-esp32

基于 ESP32 的小智 AI 开发项目，支持多种网络连接与协议，实现语音交互等功能。

xiaozhi-esp32 是一个极具创新性的基于 ESP32 的开发项目，专注于人工智能语音交互领域。项目涵盖了丰富的功能，如网络连接、OTA 升级、设备激活等，同时支持多种语言。无论是开发爱好者还是专业开发者，都能借助该项目快速搭建起高效的 AI 语音交互系统，为智能设备开发提供强大助力。

olmocr

olmocr

一个用于 OCR 的项目，支持多种模型和服务器进行 PDF 到 Markdown 的转换，并提供测试和报告功能。

olmocr 是一个专注于光学字符识别（OCR）的 Python 项目，由 Allen Institute for Artificial Intelligence 开发。它支持多种模型和服务器，如 vllm、sglang、OpenAI 等，可将 PDF 文件的页面转换为 Markdown 格式。项目还提供了测试框架和 HTML 报告生成功能，方便用户对 OCR 结果进行评估和分析。适用于科研、文档处理等领域，有助于提高工作效率和准确性。

飞书多维表格

飞书多维表格

飞书多维表格 ×DeepSeek R1 满血版

飞书多维表格联合 DeepSeek R1 模型，提供 AI 自动化解决方案，支持批量写作、数据分析、跨模态处理等功能，适用于电商、短视频、影视创作等场景，提升企业生产力与创作效率。关键词：飞书多维表格、DeepSeek R1、AI 自动化、批量处理、企业协同工具。

下拉加载更多