Distilbert Word2vec 256k MLM 500k

🚀 基於Word2Vec詞嵌入的DistilBERT模型

本模型採用了一個包含256k個條目的Word2Vec詞嵌入矩陣。該Word2Vec模型在來自C4、MSMARCO、新聞、維基百科、S2ORC的100GB數據上進行了3個輪次的訓練。

隨後，該模型在這個數據集上使用掩碼語言模型（MLM）進行了500k步的訓練（批次大小為64），且詞嵌入矩陣在訓練過程中未進行更新。

🚀 快速開始

由於文檔未提供快速開始的具體內容，暫無法詳細說明如何快速使用該模型。若有相關安裝、運行等步驟，可進一步補充。

✨ 主要特性

• 採用Word2Vec詞嵌入矩陣，包含256k個條目，為模型提供了豐富的語義信息。
• 在大規模多源數據（C4、MSMARCO、新聞、維基百科、S2ORC共100GB）上訓練Word2Vec，增強了模型的泛化能力。
• 使用掩碼語言模型（MLM）進行訓練，有助於模型學習語言的內在結構和規律。
• 訓練過程中詞嵌入矩陣不更新，可保留預訓練的語義信息。

🔧 技術細節

本模型的核心在於使用了預訓練的Word2Vec詞嵌入矩陣。Word2Vec在大規模多源數據上進行了3個輪次的訓練，這使得詞向量能夠捕捉到豐富的語義信息。之後，模型在相同數據集上使用掩碼語言模型（MLM）進行了500k步的訓練，批次大小為64。在訓練過程中，詞嵌入矩陣保持不變，這樣可以確保預訓練的詞向量信息不被破壞，同時讓模型專注於學習語言的上下文信息和模式。這種訓練策略有助於提高模型的性能和泛化能力，使其在各種自然語言處理任務中表現更優。