bert_uncased_L-4_H-256_A-4

精简BERT模型系列适用于计算资源受限场景

模型 BERT Github 开源项目 Huggingface 迁移学习模型压缩自然语言处理知识蒸馏

bert_uncased_L-4_H-256_A-4是BERT模型系列中的一款，专为计算资源受限环境设计。该模型保留了标准BERT架构和训练目标，但规模更小。它可进行常规微调，在知识蒸馏中表现尤佳。此项目旨在支持资源有限的机构开展研究，并鼓励探索创新方向，而非单纯扩大模型规模。

文档

stsb-bert-tiny-onnx - 基于BERT的轻量级文本向量化模型

GithubHuggingfacesentence-transformers开源项目文本嵌入模型模型训练自然语言处理语义相似度

这是一个轻量级的文本向量化模型，基于sentence-transformers框架开发。模型可将文本转换为128维向量表示，主要应用于文本聚类和语义搜索。支持通过sentence-transformers和HuggingFace两种方式调用，提供完整的模型评估数据。

distilbert-base-uncased - Habana Gaudi处理器的DistilBERT训练配置方案

DistilBERTGithubHPUHabanaHuggingface开源项目模型模型训练深度学习

这是一个用于Habana Gaudi处理器(HPU)的DistilBERT基础模型配置文件，集成了AdamW实现、梯度裁剪和混合精度训练功能。借助Optimum Habana接口实现模型在HPU设备上的训练和推理，支持问答等任务处理，可使用bf16混合精度进行训练

bert-medium-mnli - Pytorch平台上的MNLI任务BERT预训练模型

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本项目提供基于Pytorch、从Tensorflow检查点转换而来的BERT预训练模型，专门用于MNLI任务。此BERT变体在Google官方库的基础上，经过四轮训练，在MNLI和MNLI-mm测试中表现分别为75.86%和77.03%。项目着重展示紧凑模型在预训练中的有效性，更多信息及原始实现可访问相关GitHub库，重点在于轻量化处理及自然语言推理的应用潜力。结合最新研究成果，此预训练模型为自然语言理解提供了高效解决方案，显著改善文本分类性能。

distilbart-cnn-12-6 - BART模型压缩版本实现快速高效的文本摘要

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distilbart-cnn-12-6是BART模型的压缩版本，专注于文本摘要任务。该模型通过减少参数量和优化推理时间，在保持高性能的同时提高了效率。与原始BART模型相比，distilbart-cnn-12-6在Rouge-2和Rouge-L评估指标上表现相当，且推理速度提升了1.24倍。这使得该模型特别适合需要快速生成高质量摘要的应用场景。

bert-base-turkish-128k-uncased - 土耳其BERTurk无标记语言模型

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土耳其BERTurk模型由德国巴伐利亚州立图书馆的MDZ团队开发，并得到土耳其NLP社区的支持。此无标记BERT模型使用包含土耳其语OSCAR语料库、维基百科、OPUS语料库及Kemal Oflazer提供的语料进行训练，总语料量为35GB。模型在Google的TPU v3-8上通过TensorFlow Research Cloud训练了200万步，词汇量为128k，目前支持PyTorch-Transformers。

paraphrase-TinyBERT-L6-v2 - 轻量级句子嵌入模型支持语义搜索与文本聚类

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paraphrase-TinyBERT-L6-v2是基于sentence-transformers的句子嵌入模型，将句子和段落映射到768维密集向量空间。模型采用轻量级架构，主要应用于语义搜索和文本聚类。支持通过sentence-transformers或HuggingFace Transformers库进行调用，适用于计算资源受限的应用场景。

nomic-bert-2048 - 预训练BERT模型实现2048序列长度的上下文理解

BERTGithubHuggingfacenomic-bert-2048开源项目机器学习模型自然语言处理预训练模型

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。

bert-base-german-cased - 高性能德语BERT模型助力自然语言处理应用

BERTGithubHugging FaceHuggingface开源项目德语模型模型深度学习自然语言处理

此德语BERT模型由巴伐利亚州立图书馆MDZ团队开发，基于维基百科、EU Bookshop等多源语料库训练而成。模型包含23.5亿个词元，提供大小写敏感和不敏感版本，支持PyTorch-Transformers框架。它适用于各类德语自然语言处理任务，在Hugging Face模型库开源，并获得Google TensorFlow Research Cloud支持。

fast-bert - 快速训练和部署BERT与XLNet文本分类模型的深度学习库

Fast-BertGithub开源项目文本分类深度学习自然语言处理预训练模型

fast-bert是一个深度学习库,用于训练和部署基于BERT和XLNet的文本分类模型。它支持多类和多标签分类,提供数据处理、模型训练、参数调优和部署功能。该库集成了LAMB优化器和学习率查找器,旨在简化最新自然语言处理技术的应用过程。fast-bert适用于各类文本分类任务,能够帮助开发者快速构建高性能模型。

mMiniLMv2-L12-H384-distilled-from-XLMR-Large - 轻量级多语言自然语言处理模型

GithubHuggingfaceMicrosoftMiniLMv2多语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理

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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