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ruBert-base

专为俄语遮蔽填充任务优化的Transformer预训练语言模型

语言模型ruBertPyTorchTransformers模型Github开源项目自然语言处理Huggingface

ruBert-base是一个专为俄语遮蔽填充任务优化的预训练语言模型。该模型基于Transformer架构，由SberDevices团队开发，采用BPE分词器，词典大小12万token，模型参数量1.78亿。模型使用30GB训练数据，是俄语自然语言处理领域的重要研究成果。ruBert-base遵循Apache-2.0许可证，为俄语NLP应用提供了强大的基础支持。

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DeBERTa-v3-base是一种改进的预训练语言模型，采用ELECTRA风格预训练和梯度解耦嵌入共享技术。该模型在SQuAD 2.0和MNLI等自然语言理解任务上表现优异，超越了RoBERTa等基准模型。它具有12层结构、768维隐藏层、86M骨干参数和128K词表。研究人员可通过Hugging Face Transformers库对其进行微调，应用于多种自然语言处理任务。
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