#DeBERTa V2
deberta-v2-base-japanese-char-wwm - 日语DeBERTa V2模型实现字符级遮蔽与预训练
开源项目自然语言处理字符级别模型HuggingfaceDeBERTa V2transformers日本語Github
该项目介绍了日语DeBERTa V2 base模型，该模型在日语Wikipedia、CC-100和OSCAR数据集上进行字符级分词和整体词遮蔽的预训练，可用于掩码语言建模及下游任务微调，采用了22,012个字符级子词的sentencepiece分词模型，通过transformers库进行训练。
deberta-v2-large-japanese-char-wwm - 基于DeBERTa V2的大规模日语预训练语言模型
模型Github预训练模型开源项目HuggingfaceDeBERTa V2日语自然语言处理字符级tokenization
deberta-v2-large-japanese-char-wwm是一个基于DeBERTa V2架构的日语预训练语言模型。它采用字符级分词和全词遮蔽技术，在171GB的日语语料库上训练而成。该模型支持掩码语言建模等任务，可直接处理原始文本。经26天训练后，模型在掩码语言建模评估集上达到79.5%的准确率，为日语自然语言处理研究和应用提供了强大工具。
deberta-v2-base-japanese - 日语DeBERTa V2 base模型：为自然语言处理提供强大基础
模型DeBERTa V2Github日语预训练模型开源项目Huggingface机器学习自然语言处理
DeBERTa V2 base日语模型基于维基百科、CC-100和OSCAR数据集预训练而成。该模型在情感分析、语义相似度和问答等多项自然语言理解任务中表现优异。模型采用Juman++分词技术，并使用sentencepiece构建32000个子词词表。预训练过程耗时3周，使用8块NVIDIA A100 GPU。在JGLUE基准测试中，模型在MARC-ja、JSTS、JNLI、JSQuAD和JComQA等任务上均取得了与现有最佳模型相当或更好的结果，突显了其在各种日语自然语言理解任务中的广泛适用性和高效性。这一模型为日语自然语言处理研究和应用提供了坚实基础。