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Fairseq Dense 2.7B
基於Artetxe等人論文《高效大規模語言建模與專家混合方法》的27億參數稠密模型轉換版本
下載量 18
發布時間 : 3/2/2022
模型概述
該模型是原始稠密27億參數模型的Hugging Face transformers兼容版本，專注於大規模語言建模任務
模型特點
大規模參數
具有27億參數的稠密模型結構，提供強大的語言建模能力
Hugging Face兼容
已轉換為Hugging Face transformers兼容格式，便於集成和使用
高效建模
基於專家混合方法實現高效的大規模語言建模
模型能力
文本生成
語言理解
上下文學習
使用案例
自然語言處理
開放域對話
可用於構建開放領域的對話系統
文本補全
根據上下文生成連貫的文本補全
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