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ELECTRA：中文预训练模型

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简介：
Electra是谷歌推出的一种创新的文本生成与识别框架，专门用于中文等语言的预训练模型，极大提升了自然语言处理任务中的效果和效率。 ELECTRA中文预训练模型 ELECTREA：基于对抗学习的中文tiny模型 使用官方代码的具体步骤如下： 1. 修改 `configure_pretraining.py` 文件中的数据路径、TPU 和 GPU 配置。 2. 定义模型大小，在 `code/util/training_utils.py` 中自行设置。 **ELECTRA Chinese tiny 模型** - **generator**: 为 discriminator 的 1/4 - **配置说明**: 同tinyBERT 数据输入格式：原始的

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  • ELECTRA：中文预训练模型
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    Electra是谷歌推出的一种创新的文本生成与识别框架，专门用于中文等语言的预训练模型，极大提升了自然语言处理任务中的效果和效率。 ELECTRA中文预训练模型 ELECTREA：基于对抗学习的中文tiny模型 使用官方代码的具体步骤如下： 1. 修改 `configure_pretraining.py` 文件中的数据路径、TPU 和 GPU 配置。 2. 定义模型大小，在 `code/util/training_utils.py` 中自行设置。 **ELECTRA Chinese tiny 模型** - **generator**: 为 discriminator 的 1/4 - **配置说明**: 同tinyBERT 数据输入格式：原始的
     
  • 中文 BERT-base 预训练模型
    优质
    中文BERT-base预训练模型是专为中文自然语言处理设计的基础模型，通过大规模中文语料库进行无监督学习获得。该模型在多项NLP任务中表现出色，可应用于文本分类、情感分析等领域。 来源于Hugging Face官方的中文BERT预训练模型已下载并放置在国内分享。资源包含pytorch_model.bin和tf_model.h5文件。官方地址可在Hugging Face平台上找到。
     
  • SpeechBrain中文预训练模型.tar
    优质
    SpeechBrain中文预训练模型.tar包含了一个专门为处理中文语音任务而优化的SpeechBrain框架预训练模型。该资源旨在促进中文语音识别、合成和理解的研究与应用发展。 官网下载不方便，原来的渠道也不好找，你可以试试这个方法，不需要下载码。
     
  • RoBERTa中文版预训练模型_roberta_zh.zip
    优质
    简介：RoBERTa_Zh是RoBERTa模型的中文版本，基于大规模语料库进行预训练，适用于各种自然语言处理任务。该模型以.zip文件形式提供下载，方便用户快速集成到项目中使用。 RoBERTa中文预训练模型（roberta_zh）是一款针对中文文本的优化版本，基于Facebook开源的RoBERTa架构进行改进与扩展，以更好地适应汉语语境下的自然语言处理任务。
     
  • EfficientNet 预训练模型文件
    优质
    EfficientNet是一款高性能的深度学习预训练模型，适用于图像分类任务，基于自动模型搜索和复合缩放技术优化，提供卓越的精度与效率。 EfficientNet PyTorch的预训练文件，在官方链接上通常难以下载成功。我这里共有8个版本从b0到b7，只需4个积分即可获得，这简直物美价廉！！！
     
  • BERT预训练模型（英文）
    优质
    BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 是一种深度学习模型，用于自然语言处理任务中的文本理解与生成。它通过大量的文本数据进行预训练，以捕捉语言结构和语义信息，在多项NLP任务中表现出色。 这段文字包含三个文件：1. pytorch_model.bin 2. config.json 3. vocab.txt。
     
  • 中文版XLNet：预训练的中文XLNet模型
    优质
    中文版XLNet是一款经过大规模数据训练的先进语言模型，专为理解和生成高质量的中文文本而设计，适用于多种自然语言处理任务。 本项目提供了针对中文的XLNet预训练模型，并扩展了丰富的自然语言处理资源，为用户提供多种中文预训练模型选择。我们欢迎各位专家学者下载使用并共同促进和发展中文资源建设。 该项目基于CMU/谷歌官方的XLNet开发，提供了一系列相关的预训练模型和其他工具，包括MacBERT、ELECTRA和BERT-wwm等中英文版本，并且发布了知识蒸馏工具TextBrewer。所有这些模型都已支持TensorFlow 2并通过变压器库进行调用或下载。 项目重要时间线如下： - 2021年1月27日：所有模型均已更新至TensorFlow 2。 - 2020/9/15：我们的论文被录用为长文。 - 2020/8/27：哈工大讯飞联合实验室在通用自然语言理解评论GLUE中取得了第一名的成绩。 - 2020/3/11：为了更好地了解用户需求，我们邀请大家填写反馈表单以提供更好的资源和服务。 此外，在项目开发过程中还发布了一些历史新闻和模型更新信息。
     
  • 官方的BERT中文预训练模型
    优质
    简介：本项目提供官方BERT中文预训练模型，支持多种中文自然语言处理任务，促进机器阅读理解、文本分类等领域的研究与应用。 Google官方提供了中文Bert预训练模型，当前使用的是bert base模型，无需担心爬梯下载的问题。如果有需要其他类型的模型，请直接私信联系。去掉具体联系方式后： Google官方发布了适用于中文的BERT预训练模型，并且目前提供的是基础版本（BERT Base）。用户可以方便地进行访问和下载而不需要额外处理或特定工具的支持。对于有特殊需求想要获取不同配置的模型，可以通过平台内的消息系统与发布者取得联系以获得进一步的帮助和支持。
     
  • BERT中文预训练模型（TF2版本）
    优质
    简介：本资源提供基于TensorFlow 2的BERT中文预训练模型，适用于自然语言处理任务，如文本分类、问答系统等。 官网发布的TensorFlow 2.0版本以后可使用的BERT中文预训练模型文件适合无法使用TF1.x的伙伴进行fine tuning。