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全词掩码预训练

# 全词掩码预训练

Nezha Base Wwm
NEZHA是基于Transformer架构的中文预训练语言模型，采用全词掩码策略优化中文文本理解任务
大型语言模型 Transformers
N
sijunhe
66
2
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
Rbt3
Apache-2.0
这是一个采用全词掩码技术的中文预训练BERT模型，由哈工大讯飞联合实验室开发，旨在加速中文自然语言处理的发展。
大型语言模型 中文
R
hfl
6,626
35
Muril Adapted Local
Apache-2.0
MuRIL是谷歌开源的基于17种印度语言及其转写版本预训练的BERT模型，支持多语言表示。
大型语言模型 支持多种语言
M
monsoon-nlp
24
2
Rbtl3
Apache-2.0
这是一个经过重新训练的三层RoBERTa-wwm-ext-large模型，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的发展。
大型语言模型 中文
R
hfl
767
4
Chinese Roberta Wwm Ext Large
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进程。
大型语言模型 中文
C
hfl
30.27k
200
Chinese Roberta Wwm Ext
Apache-2.0
采用全词掩码技术的中文预训练BERT模型，旨在加速中文自然语言处理的发展。
大型语言模型 中文
C
hfl
96.54k
324
Xlm Roberta Large Qa Multilingual Finedtuned Ru
Apache-2.0
这是一个基于XLM-RoBERTa架构的预训练模型，采用掩码语言建模目标训练，并在英语和俄语问答数据集上进行了微调。
问答系统 Transformers 支持多种语言
X
AlexKay
1,814
48
Bert Base Arabic Camelbert Da
Apache-2.0
CAMeLBERT-DA是基于方言阿拉伯语(DA)预训练的BERT模型，属于CAMeLBERT系列模型的一部分，专注于阿拉伯语NLP任务。
大型语言模型 阿拉伯语
B
CAMeL-Lab
1,756
28
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