R

Roformer Chinese Small

junnyuによって開発
RoFormerは、回転位置符号化(RoPE)に基づいて強化されたTransformerモデルで、中国語テキスト処理タスクに適しています。
ダウンロード数 599
リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

このモデルは、回転位置埋め込み(RoPE)技術を用いて従来のTransformerアーキテクチャを改良し、特に中国語テキスト処理能力を最適化し、マスク言語モデリングなどのタスクをサポートします。

モデル特徴

回転位置埋め込み(RoPE)
革新的な回転位置符号化技術を採用し、従来の位置符号化と比較して、シーケンスの位置情報をより良く捉えることができます。
中国語最適化
中国語テキスト処理に特化して最適化されています。
複数フレームワークサポート
PyTorchとTensorFlow 2.0の両方のバージョンを提供します。

モデル能力

中国語テキスト理解
マスク言語予測
コンテキストの意味解析

使用事例

テキスト補完
文の補完
文中のマスクされた単語を予測します。
例では、「天気」や「想」などの単語を正確に予測できます。
言語モデルの微調整
下流タスクの適合
様々な中国語NLPタスクの事前学習モデルとして使用できます。
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