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Roberta Med Small 1M 1
模型概述
該模型是基於RoBERTa架構的小規模預訓練語言模型，專注於在有限數據量下的語言表示學習。
模型特點
小規模數據預訓練
專門設計用於在1M-1B tokens的小規模數據集上進行有效預訓練
多種規模選擇
提供從1M到1B tokens不同訓練規模的模型版本
優化架構
針對小規模數據調整的MED-SMALL架構(6層，512隱藏維度)
模型能力
文本表示學習
上下文理解
語言建模
使用案例
教育研究
小規模數據語言模型研究
用於研究有限數據條件下的語言模型表現
驗證集困惑度134.18-153.38
資源受限環境
低資源NLP應用
適用於計算資源或訓練數據有限的環境
精選推薦AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
專為泰語設計的80億參數指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，優化了應用場景、檢索增強生成、受限生成和推理任務
大型語言模型
Transformers 支持多種語言
Transformers 支持多種語言L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一個基於SODA數據集訓練的超小型對話模型，專為邊緣設備推理設計，體積僅為Cosmo-3B模型的2%左右。
對話系統 Transformers 英語
Transformers 英語C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基於RoBERTa架構的中文抽取式問答模型，適用於從給定文本中提取答案的任務。
問答系統 中文
R
uer
2,694
98