在自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)领域,RoBERTa-wwm-base是一个非常流行的预训练模型。它是基于谷歌的BERT模型(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)改进而来的,通过大规模的无监督学习从大量的文本数据中学习语言的上下文相关性。它可以用于多种NLP任务,如文本分类、命名实体识别、问答等。
RoBERTa-wwm-ext-large, Chinese中文维基+ 通用数据[1]TensorFlow PyTorchTensorFlow(密码u6gC) PyTorch(密码43eH) RoBERTa-wwm-ext, Chinese中文维基+ 通用数据[1]TensorFlow PyTorchTensorFlow(密码Xe1p) PyTorch(密码waV5) BERT-wwm-ext, Chinese中文维基+ ...
RoBERTa-wwm-ext, ChineseEXT数据[1]TensorFlow PyTorchTensorFlow(密码Xe1p) BERT-wwm-ext, ChineseEXT数据[1]TensorFlow PyTorchTensorFlow(密码4cMG) BERT-wwm, Chinese中文维基TensorFlow PyTorchTensorFlow(密码07Xj) BERT-base, ChineseGoogle中文维基Google Cloud- ...
Pre-Training with Whole Word Masking for Chinese BERT(中文BERT-wwm系列模型) - Chinese-BERT-wwm/README.md at master · Yolymaker/Chinese-BERT-wwm
RoBERTa-wwm-ext-large, ChineseWikipedia+Extended data[1]TensorFlow PyTorchTensorFlow(pw:dqqe) RoBERTa-wwm-ext, ChineseWikipedia+Extended data[1]TensorFlow PyTorchTensorFlow(pw:vybq) BERT-wwm-ext, ChineseWikipedia+Extended data[1]TensorFlow PyTorchTensorFlow(pw:wgnt) ...
PyTorchTensorFlow(密码dqqe) RoBERTa-wwm-ext, ChineseEXT数据[1]TensorFlow PyTorchTensorFlow(密码vybq) BERT-wwm-ext, ChineseEXT数据[1]TensorFlow PyTorchTensorFlow(密码wgnt) BERT-wwm, Chinese中文维基TensorFlow PyTorchTensorFlow(密码qfh8) BERT-base, ChineseGoogle中文维基Google Cloud- ...
text-model: 指定文本backbone, 从 ["RoBERTa-wwm-ext-base-chinese", "RoBERTa-wwm-ext-large-chinese", "RBT3-chinese"]选择。 context-length: 文本输入序列长度。 warmup: warmup步数。 batch-size: 训练时单卡batch-size。(请保证训练样本总数 > batch-size * GPU数,至少满足1个训练batch) lr: 学习...
在自然语言处理领域中,预训练模型(Pre-trained Models)已成为非常重要的基础技术。 为了进一步促进中文信息处理的研究发展,我们发布了基于全词遮罩(Whole Word Masking)技术的中文预训练模型BERT-wwm,以及与此技术密切相关的模型:BERT-wwm-ext,RoBERTa-wwm-ext,RoBERTa-wwm-ext-large, RBT3, RBTL3。
chinese_wwm_ext_pytorch.zip 人工智能 - 深度学习 ro**l<上传364.55MB文件格式zip 哈工大发布的BERT WWM-EXT版预训练模型 (0)踩踩(0) 所需:1积分
为了利用现有预训练模型的优势,我们使用来自官方发布的CLIP 4(图像编码器)和RoBERTa-wwm-ext、RBT3 (文本编码器)的预训练检查点的权重初始化模型。为了使模型适应引入的预训练数据,可以使用“对比调优”对其进行预训练,类似于将CLIP转移到下游检索数据的方式。与对比调优相比,锁定图像调优(LIT) 在下游传输中表现出更...