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mMiniLMv2-L12-H384-distilled-from-XLMR-Large

轻量级多语言自然语言处理模型

MiniLMv2Huggingface模型机器学习GithubMicrosoft开源项目自然语言处理多语言模型

mMiniLMv2-L12-H384-distilled-from-XLMR-Large是一个基于Microsoft UniLM项目的多语言自然语言处理模型。该模型通过知识蒸馏技术从XLM-R大型模型中提取知识，在维持高性能的同时大幅缩小了模型体积。作为一个轻量级模型，它能够适应文本分类、问答系统和序列标注等多种NLP任务，尤其适合在计算资源有限的环境中使用。

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LLM2Vec-Mistral-7B-Instruct-v2-mntp - 将大型语言模型转变为高效文本编码器的简单方法
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xlm-roberta-base - XLM-RoBERTa预训练模型支持多语言，优化跨语言任务表现
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Llama-3.2-1B-Instruct-q4f32_1-MLC - 基于MLC格式的Llama指令微调对话模型支持多平台轻量级部署
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基于Meta Llama-3.2-1B-Instruct转换的MLC格式模型，采用q4f32_1量化方案，针对MLC-LLM和WebLLM项目进行优化。模型提供命令行交互、REST服务部署和Python API调用功能，可灵活应用于各类场景。具备快速部署和高效对话能力，适合构建轻量级AI对话应用。
deberta-v2-xlarge-mnli - DeBERTa架构的大规模预训练语言模型用于自然语言推理
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deberta-v2-xlarge-mnli是基于DeBERTa V2架构的大型预训练语言模型,经过MNLI任务微调。模型包含24层,1536隐藏单元,共9亿参数。它采用解耦注意力和增强掩码解码器,在GLUE等自然语言理解基准测试中表现优异,为相关研究与应用提供了新的可能。
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