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文本理解优化

# 文本理解优化

Chinese Bert Wwm Ext
Apache-2.0
采用全词掩码策略的中文预训练BERT模型,旨在加速中文自然语言处理研究。
大型语言模型 中文
C
hfl
24.49k
174
Rbt6
Apache-2.0
这是一个经过重新训练的6层RoBERTa-wwm-ext模型,采用全词掩码技术进行中文预训练。
大型语言模型 中文
R
hfl
796
9
Rbt4
Apache-2.0
这是一个采用全词掩码策略的中文预训练BERT模型,由哈工大讯飞联合实验室发布,旨在加速中文自然语言处理研究。
大型语言模型 中文
R
hfl
22
6
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L
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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。
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C
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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。
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