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BERT Tiny L 2 H 128 A 2
模型简介
BERT-Medium 是一个基于 Transformer 架构的预训练语言模型，主要用于自然语言处理任务。它是 BERT 模型的轻量级版本，具有较少的参数和计算需求。
模型特点
轻量级设计
模型结构精简，适合资源受限的环境，同时保持较高的性能。
双向上下文理解
基于 BERT 的双向 Transformer 架构，能够理解文本的上下文信息。
预训练与微调
支持在大规模语料上预训练，并可通过微调适应特定任务。
模型能力
文本分类
问答系统
命名实体识别
文本相似度计算
使用案例
文本分析
情感分析
分析文本的情感倾向（正面、负面或中性）。
在标准数据集上表现良好。
问答系统
根据给定的文本回答问题。
适用于简单的问答任务。
信息提取
命名实体识别
识别文本中的人名、地名、组织名等实体。
在标准数据集上表现良好。
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