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英語文本理解

# 英語文本理解

IF I L V1.0
DeepFloyd-IF是基於像素的三級級聯擴散模型，能以全新水準實現照片級真實感和語言理解。其高效性超越當前最優模型，在COCO數據集上零樣本FID-30K得分達6.66。
文本生成圖像
I
DeepFloyd
4,299
20
IF II L V1.0
DeepFloyd-IF是基於像素的三級級聯擴散模型，能以卓越的寫實性和語言理解生成圖像，零樣本FID-30K得分達6.66。
文本生成圖像
I
DeepFloyd
33.76k
53
Roberta Base 100M 3
在1M至1B詞元規模數據集上預訓練的RoBERTa變體，包含BASE和MED-SMALL兩種規格，適用於資源有限場景下的自然語言處理任務
大型語言模型
R
nyu-mll
18
0
Albert Large V2
Apache-2.0
ALBERT Large v2是基於英語語料、採用掩碼語言建模（MLM）目標預訓練的Transformer模型，具有參數共享的特點。
大型語言模型 Transformers 英語
A
albert
6,841
19
Albert Base V1
Apache-2.0
ALBERT是基於Transformer架構的輕量級預訓練語言模型，通過自監督學習在英語文本上訓練，具有參數共享特性以減少內存佔用。
大型語言模型 Transformers 英語
A
albert
18.34k
11
Roberta Large
MIT
基於掩碼語言建模目標預訓練的大型英語語言模型，採用改進的BERT訓練方法
大型語言模型 英語
R
FacebookAI
19.4M
212
Albert Xxlarge V2
Apache-2.0
ALBERT XXLarge v2是基於掩碼語言建模目標預訓練的大型語言模型，採用參數共享的Transformer架構，具有12層重複結構和2.23億參數。
大型語言模型 英語
A
albert
19.79k
20
Albert Xlarge V1
Apache-2.0
ALBERT XLarge v1是基於英語語料預訓練的大型語言模型，採用參數共享的輕量化Transformer架構，專注於掩碼語言建模和句子順序預測任務。
大型語言模型 Transformers 英語
A
albert
516
4
Albert Xlarge V2
Apache-2.0
ALBERT XLarge v2是基於Transformer架構的英語預訓練模型，採用參數共享機制減少內存佔用，通過掩碼語言建模和句子順序預測目標訓練。
大型語言模型 Transformers 英語
A
albert
2,195
11
Distilroberta Base
Apache-2.0
DistilRoBERTa是RoBERTa-base模型的蒸餾版本，參數更少但速度更快，適用於英語文本處理任務。
大型語言模型 英語
D
distilbert
1.2M
153
Albert Large V1
Apache-2.0
ALBERT是基於英語語料預訓練的輕量級BERT變體，通過參數共享減少內存佔用，支持掩碼語言建模和句子順序預測任務。
大型語言模型 Transformers 英語
A
albert
979
3
Albert Xxlarge V1
Apache-2.0
ALBERT XXLarge v1是基於英語語料、採用掩碼語言建模（MLM）目標預訓練的Transformer模型，具有參數共享特性。
大型語言模型 Transformers 英語
A
albert
930
5
Roberta Base
MIT
基於Transformer架構的英語預訓練模型，通過掩碼語言建模目標在海量文本上訓練，支持文本特徵提取和下游任務微調
大型語言模型 英語
R
FacebookAI
9.3M
488
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