Berdou 500k

🚀 基于Bertimbau-Base模型在巴西联邦政府公报（500k实例）上微调的掩码语言模型

本项目基于Bertimbau-Base模型，在巴西联邦政府公报的500k实例数据上进行了掩码语言模型（MLM）的微调。微调后的模型能够更好地处理与巴西联邦政府公报相关的文本任务，为相关领域的自然语言处理工作提供了有力支持。

🚀 快速开始

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✨ 主要特性

• 基于Bertimbau-Base模型进行微调，继承了其优秀的语言理解能力。
• 在巴西联邦政府公报的大量实例数据上训练，对该领域文本有更好的适应性。

🔧 技术细节

本模型基于掩码语言模型（MLM）任务进行微调。掩码语言模型是一种自监督学习方法，在训练过程中，模型会随机掩盖输入文本中的一些词，然后尝试预测这些被掩盖的词。通过在巴西联邦政府公报的500k实例数据上进行微调，模型能够学习到该领域文本的语言模式和语义信息，从而提高在相关任务上的性能。

📄 许可证

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