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Mobilebert Finetuned Ner
模型简介
MobileBERT 是基于 BERT 架构的轻量级模型，通过知识蒸馏和结构优化，在保持较高性能的同时显著减小了模型尺寸，适合在资源受限的设备上运行。
模型特点
轻量级设计
通过知识蒸馏和结构优化，显著减小了模型尺寸，适合移动设备部署。
高效推理
在保持较高性能的同时，具有更快的推理速度。
知识蒸馏
通过从大型 BERT 模型中蒸馏知识，提升了小模型的性能。
模型能力
命名实体识别（NER）
文本分类
自然语言理解
使用案例
移动应用
移动设备上的实时文本分析
在移动设备上实时进行命名实体识别或文本分类。
高效且低延迟的文本处理。
边缘计算
边缘设备上的 NLP 任务
在资源受限的边缘设备上部署 NLP 模型。
减少对云端计算的依赖，提升隐私保护。
PyTorch精选推荐AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
专为泰语设计的80亿参数指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，优化了应用场景、检索增强生成、受限生成和推理任务
大型语言模型
Transformers 支持多种语言
Transformers 支持多种语言L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型，专为边缘设备推理设计，体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
对话系统 Transformers 英语
Transformers 英语C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型，适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统 中文
R
uer
2,694
98