# 全単語マスキング事前学習

NEZHAはTransformerアーキテクチャに基づく中国語事前学習言語モデルで、全単語マスキング戦略を採用して中国語テキスト理解タスクを最適化

全単語マスキング戦略を採用した中国語事前学習BERTモデルで、中国語自然言語処理研究の進捗を加速することを目的としています。

これは再学習された6層のRoBERTa-wwm-extモデルで、全単語マスキング技術を用いて中国語の事前学習を行っています。

MuRILはGoogleが公開した17種類のインド言語とその転写版を事前学習したBERTモデルで、多言語表現をサポートしています。

これは全単語マスキング戦略を採用した中国語事前学習BERTモデルで、哈工大訊飛共同研究所からリリースされ、中国語自然言語処理研究を加速することを目的としています。

全単語マスキング技術を用いた中国語事前学習BERTモデルで、中国語の自然言語処理の発展を加速することを目的としています。

これは再学習された3層RoBERTa-wwm-ext-largeモデルで、全単語マスキング戦略を採用した中国語事前学習BERTモデルであり、中国語自然言語処理の発展を加速することを目的としています。

全単語マスキング戦略を採用した中国語事前学習BERTモデルで、中国語自然言語処理研究を加速することを目的としています。

これは全単語マスキング技術を採用した中国語事前学習BERTモデルで、ハルビン工業大学と科大訊飛の共同研究室によって開発され、中国語自然言語処理の発展を加速することを目的としています。