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nomic-bert-2048

预训练BERT模型实现2048序列长度的上下文理解

BERT预训练模型Githubnomic-bert-2048模型自然语言处理机器学习开源项目Huggingface

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。

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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
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nomic-embed-text-v1 - 多语言文本嵌入模型 适用于多种NLP任务
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nomic-embed-text-v1是一个文本嵌入模型，支持多语言处理和多种NLP任务。该模型在句子相似度、文本分类、聚类等任务中表现良好，可为下游应用提供文本表示。通过深度学习技术，该模型能够捕捉文本语义信息，为自然语言处理任务提供支持。
bert-base-nli-mean-tokens - BERT模型用于句子嵌入和语义分析
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