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Tinybert L 4 H 312 V2
模型概述
TinyBERT是一個經過知識蒸餾的輕量級BERT模型，旨在保持較高性能的同時減少模型參數和計算資源需求。適用於資源受限的環境。
模型特點
輕量級設計
僅4層Transformer結構，顯著減少模型參數和計算資源需求
知識蒸餾技術
通過蒸餾大型BERT模型的知識，在壓縮模型規模的同時保持較高性能
高效推理
相比標準BERT模型，推理速度更快，適合資源受限環境
模型能力
文本分類
文本相似度計算
命名實體識別
問答系統
使用案例
移動端應用
移動設備上的文本分類
在智能手機等資源受限設備上實現高效的文本分類
相比標準BERT模型，內存佔用更少，響應速度更快
邊緣計算
邊緣設備上的自然語言處理
在邊緣計算設備上部署輕量級NLP模型
減少雲端通信需求，提高隱私保護
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