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rubert-tiny

小型化俄英双语BERT模型支持多种自然语言处理任务

rubert-tiny是一个经过蒸馏的轻量级BERT模型,针对俄语和英语优化。模型大小仅45MB,参数量1200万,较基础BERT小10倍且速度更快。支持掩码填充、特征提取和句子相似度等NLP任务,适用于命名实体识别和情感分类等简单俄语任务。通过多语言语料库训练,可提供俄英双语对齐的句向量表示。

squeezebert-uncased - SqueezeBERT:提高NLP任务效率的高效开源模型
GithubHuggingfaceSqueezeBERT开源项目微调模型组卷积语言模型预训练
SqueezeBERT是一个专注于提高自然语言处理任务效率的无大小写敏感的预训练模型。其架构通过分组卷积替换点对点全连接层,使其在Google Pixel 3设备上运行速度比bert-base-uncased快4.3倍。利用Mask Language Model和Sentence Order Prediction对模型进行了预训练,所使用的数据集包括BookCorpus和English Wikipedia。尽管模型尚未微调,但SqueezeBERT为文本分类任务奠定了坚实基础,建议使用squeezebert-mnli-headless作为起点。
ruRoberta-large - 面向俄语的大规模预训练语言模型 具备强大Transformer架构
GithubHuggingfaceTransformersruRoberta-large俄语开源项目模型自然语言处理预训练模型
ruRoberta-large是SberDevices团队开发的俄语预训练语言模型,采用Transformer架构。模型使用BBPE分词器,词典规模为50,257,参数量达3.55亿,在250GB数据集上训练。主要应用于掩码填充任务,为俄语自然语言处理提供基础支持。该模型是俄语预训练模型家族中的一员,旨在推进俄语NLP研究与应用。
rugpt3small_based_on_gpt2 - 俄语预训练语言模型基于GPT-2架构
GPTGithubHuggingfaceTransformers俄语开源项目模型自然语言处理预训练模型
rugpt3small_based_on_gpt2是SberDevices团队开发的俄语预训练语言模型。基于GPT-2架构,该模型在80B个token上训练约3轮,序列长度为1024,并进行了2048上下文长度的微调。训练过程耗时一周,使用32个GPU。该模型为俄语自然语言处理提供了坚实基础,其详细设计和评估已在相关论文中记录。
deberta-v3-small - 微软开发的高效轻量级预训练语言模型 实现出色NLP性能
DeBERTaGithubHuggingface开源项目微调模型注意力机制自然语言处理预训练语言模型
DeBERTa-v3-small是微软开发的轻量级预训练语言模型,采用ELECTRA风格预训练和梯度解耦嵌入共享技术。该模型仅有44M参数,在SQuAD 2.0和MNLI等NLU任务上表现优异,接近或超越部分更大模型。DeBERTa-v3-small为追求效率与性能兼顾的NLP应用提供了新选择。
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_uncased_L-8_H-256_A-4 - 24种BERT小模型为计算资源有限的研究环境提供支持
BERTGithubHuggingface开源项目模型模型压缩知识蒸馏计算资源预训练
此项目提供24种BERT模型,适用于计算资源有限的环境,可通过知识蒸馏进行有效的模型微调,支持低资源机构的研究工作。
bleurt-tiny-512 - 用于评估文本生成质量的轻量级模型
BERTBLEURTGithubHuggingface开源项目文本分类机器学习模型自然语言生成
BLEURT-tiny-512是Google Research开发的轻量级文本评估模型,基于BERT架构。该模型经WMT Metrics共享任务数据训练,主要用于评估自然语言生成质量。它可应用于文本分类,在生成文本评估方面表现优异。BLEURT-tiny-512为需要准确衡量文本生成输出的场景提供了有效工具,但用户应注意模型可能存在的偏见和局限性。
stsb-bert-tiny-openvino - 基于BERT的轻量级句子相似度和语义搜索模型
GithubHuggingfacesentence-transformers向量编码开源项目模型深度学习自然语言处理语义搜索
stsb-bert-tiny-openvino是一个轻量级的自然语言处理模型,基于sentence-transformers框架开发。模型将文本映射为128维向量,可用于文本相似度分析、聚类和语义检索。支持sentence-transformers和HuggingFace两种调用方式,配备完整的使用示例和文档。通过CosineSimilarityLoss训练优化,在保持高效处理能力的同时确保了模型的轻量化。
bert-xsmall-dummy - 轻量级BERT模型构建与部署方法
BERTGithubHuggingface人工智能代码开发开源项目模型模型训练深度学习
bert-xsmall-dummy项目展示了轻量级BERT模型的创建方法,通过BertConfig进行参数配置,实现基础BERT模型构建及PyTorch到TensorFlow的转换功能。该项目适用于模型原型设计和测试场景。
distilbert-base-multilingual-cased - 提升效率的多语言轻量级BERT模型,支持104种语言
DistilBERTGithubHuggingface多语言模型开源项目模型维基百科自然语言处理迁移学习
distilbert-base-multilingual-cased是BERT基础多语言模型的轻量级版本,支持104种语言。该模型包含6层、768维度和12个头,总参数量为1.34亿。它在多语言维基百科数据上预训练,适用于掩码语言建模和各种下游任务的微调。与原版相比,这个模型在保持性能的同时将运行速度提高了一倍,为多语言自然语言处理任务提供了更高效的解决方案。
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