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Tinybert L 4 H 312 V2
模型简介
TinyBERT是一个经过知识蒸馏的轻量级BERT模型，旨在保持较高性能的同时减少模型参数和计算资源需求。适用于资源受限的环境。
模型特点
轻量级设计
仅4层Transformer结构，显著减少模型参数和计算资源需求
知识蒸馏技术
通过蒸馏大型BERT模型的知识，在压缩模型规模的同时保持较高性能
高效推理
相比标准BERT模型，推理速度更快，适合资源受限环境
模型能力
文本分类
文本相似度计算
命名实体识别
问答系统
使用案例
移动端应用
移动设备上的文本分类
在智能手机等资源受限设备上实现高效的文本分类
相比标准BERT模型，内存占用更少，响应速度更快
边缘计算
边缘设备上的自然语言处理
在边缘计算设备上部署轻量级NLP模型
减少云端通信需求，提高隐私保护
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