Bertino
模型概述
BERTino是由indigo.ai開發的意大利語預訓練語言模型,採用DistilBERT架構,具有任務無關性,可針對各類下游任務進行微調。
模型特點
輕量高效
採用DistilBERT架構,相比標準BERT模型體積更小、速度更快,同時保持較高性能。
大規模預訓練
基於整合Paisa和ItWaC兩大語料庫的1400萬句子(12GB文本)進行預訓練。
多任務適配
經過驗證可應用於詞性標註、命名實體識別和句子分類等多種下游任務。
模型能力
文本分類
命名實體識別
詞性標註
語義理解
使用案例
自然語言處理
詞性標註
在Italian ISDT數據集上實現0.9801的F1分數
微調耗時9分4秒,評估僅需3秒
命名實體識別
在Italian WikiNER數據集上的表現
F1分數0.9038,比教師模型快近50%的微調速度
句子分類
多類別分類任務應用
F1分數0.7788,評估耗時僅6秒
精選推薦AI模型
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大型語言模型
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L
scb10x
3,269
16
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對話系統
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C
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2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
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問答系統 中文
R
uer
2,694
98