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Minilmv2 L6 H384 Distilled From BERT Large
MiniLMv2 是微軟推出的輕量級語言表示模型，通過知識蒸餾技術實現高效推理，適用於多種自然語言處理任務。
下載量 14.21k
發布時間 : 3/2/2022
模型概述
MiniLMv2 是一種基於 Transformer 架構的輕量級語言模型，通過知識蒸餾從大型模型中提取關鍵知識，在保持較高性能的同時顯著減小模型規模，適用於資源受限環境下的自然語言處理任務。
模型特點
高效知識蒸餾
通過創新的蒸餾技術從大型模型中提取關鍵知識，大幅減小模型規模
輕量級設計
模型參數顯著減少，適合資源受限環境部署
高性能保持
在模型規模大幅減小的同時保持接近原始大模型的性能
通用表示能力
學習通用的語言表示，可遷移到多種下游任務
模型能力
文本表示學習
文本分類
問答系統
語義相似度計算
信息檢索
使用案例
自然語言處理
移動端文本分類
在移動設備上部署輕量級文本分類應用
高效運行且保持較高準確率
邊緣計算問答系統
在資源受限的邊緣設備上實現問答功能
低延遲響應，內存佔用小
教育技術
智能學習助手
為學生提供輕量級的語言理解和問答功能
可在普通計算設備上流暢運行
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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
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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。
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Transformers 英語C
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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。
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