RoBERTa-wwm-ext-large, ChineseEXT数据[1]TensorFlow PyTorchTensorFlow(密码u6gC) 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 ...
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。
chinese-roberta-wwm-ext.rar co**le上传367.19MB文件格式rarnlp 哈工大版本,for pytorch (0)踩踩(0) 所需:1积分 firefox-bg-128.7.0-1.mga10.noarch 2025-02-07 20:25:35 积分:1 firefox-bg-128.7.0-1.mga10.noarch 2025-02-07 20:25:09...
ALBERT-xxlarge77.19221M75.1583.1573.28 ALBERT-tiny49.051.8M53.3543.5350.26 RoBERTa-wwm-ext75.11108M75.2083.6266.50 RoBERTa-wwm-large79.05330M77.9585.3773.82 DRCD、CMRC2018: 繁体、简体抽取式阅读理解(F1, EM);CHID: 成语多分类阅读理解(Acc);C3: 多选中文阅读理解(Acc);Score总分是通过计算3个数据集得分平均...
然而,MacBERT在LCQMC和BQ语料库上只显示出适度的改进,平均分数有轻微的提高,但最高性能并不如RoBERTa-wwm-ext-large。 RBT系列的结果:我们还构建了一系列小型模型,即RBT,这些模型是在RoBERTa-base或RoBERTa-large模型上构建的。小型模型的性能比一般模型(基础级别,大型级别)差,因为它们使用的参数更少。 MacBERT的...
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...
hfl_chinese-roberta-wwm-ext.zip2023-12-04364.18MB 文档 Please use 'Bert' related functions to load this model! Chinese BERT with Whole Word Masking For further accelerating Chinese natural language processing, we provideChinese pre-trained BERT with Whole Word Masking. ...
4.2 RoBERTa-wwm-RDCNN-CRF Model In this section, we first introduce the distributed representation model RoBERTa-wwm in Section 4.2.1. Then, we elaborate on the encoder RDCNN in Section 4.2.2. Finally, we explain the decoder CRF in Section 4.2.3. 4.2.1 RoBERTa-wwm We select RoBERTa-wwm...
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+ ...
BERT-large模型:24-layer, 1024-hidden, 16-heads, 330M parameters BERT-base模型:12-layer, 768-hidden, 12-heads, 110M parameters 模型简称语料Google下载讯飞云下载 RoBERTa-wwm-ext-large, Chinese中文维基+ 通用数据[1]TensorFlow PyTorchTensorFlow(密码u6gC) ...