#预训练模型

OpenAI的ViT图像分类模型，利用CLIP在WIT-400M上预训练，并在ImageNet数据集上微调，适合多种视觉任务。其高性能参数为研究与开发提供强大支持，通过示例代码，可轻松实现图像分类与嵌入功能。

这是一个由OpenAI开发的大规模预训练语言模型，基于Transformer架构，通过自监督学习方式在英文语料上训练。模型核心功能是预测文本序列中的下一个词，可用于文本生成及其他自然语言处理任务。支持ONNX部署，便于开发者进行实际应用开发和模型微调。

项目通过引入MLM误差校正预训练任务，减少预训练和微调过程中的差异，提升中文自然语言处理的模型表现。采用同义词工具进行相似词替换，改进传统BERT的[MASK]标记。此外，还结合全词掩码、N-gram掩码和句序预测技术，增强模型功能。MacBERT的架构与原始BERT兼容，为研究人员提供灵活的替换方案。

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。

ALBERT预训练模型采用英语，具有层权重共享特性，减少内存占用同时提升效率。其自监督语言学习通过掩码语言建模和句子顺序预测实现，适合用于序列和标记分类等任务。第二版模型采用更多训练数据和优化，性能优于初版。模型包含24层、128维嵌入、1024隐藏层及16个注意力头，适合掩码语言建模或句子预测，并需通过微调匹配特定任务需求。

BERTje是一个由格罗宁根大学开发的荷兰语BERT预训练模型，目前托管于GroNLP组织。该模型保持原有权重，支持文本分析和自然语言处理，满足不同任务需求。BERTje在荷兰语相关应用中表现出色，提供高效的语言处理能力。

GLM-4-9B-Chat-1M 是智谱 AI 开发的先进预训练模型，具备网页浏览、代码执行和长文本推理等功能，支持 26 种语言，适用于需要大规模上下文处理的应用场景。最新更新提升了处理能力，支持长达 1M 上下文长度。

SciBERT是一款用于科学文本的预训练语言模型，基于Semantic Scholar的114万篇论文和31亿个标记进行训练。其专有的scivocab词汇表利于更好地匹配训练语料，支持cased和uncased模型版本，适合科学文献分析。