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Minilm L3 H384 Uncased
模型概述
一個輕量化的語言表示模型，基於MiniLM架構精簡而來，適用於需要高效推理的場景。
模型特點
輕量化設計
僅保留原模型的3個關鍵層，大幅減小模型體積和計算需求
高效推理
精簡後的模型在保持一定性能的同時顯著提升推理速度
基於MiniLM架構
繼承MiniLM模型的優秀語言表示能力
模型能力
文本表示
語義理解
特徵提取
使用案例
文本處理
輕量級文本分類
適用於資源受限環境下的文本分類任務
語義相似度計算
可用於計算句子或短語之間的語義相似度
嵌入式應用
移動端NLP應用
適合部署在移動設備上的自然語言處理應用
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