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Minilm L6 H384 Uncased
模型概述
基於原始12層MiniLM模型的輕量化版本，保留了核心功能但減少了層數，適用於需要高效推理的場景
模型特點
輕量化設計
通過減少層數(從12層減至6層)實現模型壓縮，適合資源受限環境
保留核心能力
採用間隔保留層的策略，最大限度保持原始模型的語義理解能力
高效推理
層數減少帶來更快的推理速度和更低的內存佔用
模型能力
文本嵌入
語義理解
句子相似度計算
使用案例
語義檢索
文檔相似度匹配
快速計算文檔/句子間的語義相似度
高效實現大規模文檔檢索
輕量級NLP應用
移動端NLP
在資源受限設備上部署語義理解功能
降低硬件需求同時保持可用精度
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
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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
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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