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Rbt4 H312
MiniRBTは知識蒸留技術に基づいて開発された中国語小型事前学習モデルで、全単語マスキング技術を用いて学習効率を最適化しています。
ダウンロード数 34
リリース時間 : 11/14/2022
モデル概要
MiniRBTは知識蒸留技術によって圧縮された中国語事前学習モデルで、様々な自然言語処理タスクに適用可能であり、効率的なテキスト理解能力を提供することを目的としています。
モデル特徴
知識蒸留技術
TextBrewerツールを使用した知識蒸留により、性能を維持しながらモデルサイズを縮小
全単語マスキング技術
Whole Word Masking技術を採用し、中国語テキストの事前学習効果を向上
効率的な推論
小型化設計により、モデルの推論速度が向上し、リソース消費が低減
モデル能力
テキスト理解
テキスト分類
固有表現認識
質問応答システム
使用事例
自然言語処理
中国語テキスト分類
ニュース分類、感情分析などのテキスト分類タスクに利用可能
情報抽出
固有表現認識、関係抽出などのタスクに適用可能
おすすめAIモデル
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
タイ語専用に設計された80億パラメータの命令モデルで、GPT-3.5-turboに匹敵する性能を持ち、アプリケーションシナリオ、検索拡張生成、制限付き生成、推論タスクを最適化
大規模言語モデル
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scb10x
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16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-TinyはSODAデータセットでトレーニングされた超小型対話モデルで、エッジデバイス推論向けに設計されており、体積はCosmo-3Bモデルの約2％です。
対話システム Transformers 英語
Transformers 英語C
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2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
RoBERTaアーキテクチャに基づく中国語抽出型QAモデルで、与えられたテキストから回答を抽出するタスクに適しています。
質問応答システム 中国語
R
uer
2,694
98