# 高效文本理解

这是一个针对土耳其语优化的Bert模型，专门用于物流领域的文本分类任务。

DistilBERT 是 BERT 的轻量级蒸馏版本，保留了 BERT 的大部分性能，但参数量更少，推理速度更快。

基于1M tokens小规模数据预训练的RoBERTa模型，采用MED-SMALL架构，适用于文本理解任务。

RoBERTa模型的蒸馏版本，保留了原模型的主要性能，同时降低了计算资源需求。

基于1B词元规模预训练的RoBERTa基础模型，验证困惑度为3.93，适用于英语文本处理任务。

采用全词掩码技术的中文预训练BERT模型，旨在加速中文自然语言处理的发展。

ALBERT Small v2 是 ALBERT-base-v2 的 6 层轻量级版本，基于 Transformer 架构，适用于自然语言处理任务。