ERNIE预训练模型参数数量
时间: 2024-06-14 19:07:57 浏览: 12
ERNIE(Enhanced Representation through kNowledge IntEgration)是百度开发的一种基于Transformer的预训练模型。它在大规模的文本语料库上进行了无监督的预训练,学习了丰富的语言知识,并可以用于各种自然语言处理任务。
ERNIE模型的参数数量取决于具体的配置和版本。目前,百度发布了ERNIE 1.0、ERNIE 2.0和ERNIE Tiny三个版本。
- ERNIE 1.0:该版本的模型参数数量为3.4亿个。
- ERNIE 2.0:该版本的模型参数数量为2.1亿个。
- ERNIE Tiny:该版本是一个轻量级的模型,参数数量为4.5万个。
需要注意的是,以上参数数量仅供参考,具体的模型配置和版本可能会有所不同。此外,ERNIE还有其他变种和扩展版本,其参数数量也会有所差异。
相关问题
bert中文预训练模型下载
BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是谷歌在2018年提出的一种预训练语言模型,可以用于各种自然语言处理任务。目前已经有很多中文预训练模型可供使用。
其中,比较著名的中文预训练模型包括:
1. BERT-Base-Chinese:是由谷歌官方提供的中文预训练模型,基于中文维基百科和新闻语料库进行训练,具有12个Transformer层和110M参数。
2. ERNIE:是百度发布的中文预训练模型,使用了海量中文数据进行训练,具有12个Transformer层和110M参数。
3. RoBERTa:是Facebook发布的全新预训练模型,使用了更多的数据和更长的训练时间进行训练,具有更好的性能。
要下载这些预训练模型,可以在官方网站上下载或者在GitHub上下载。以BERT-Base-Chinese为例,您可以在下面的链接中下载:
https://storage.googleapis.com/bert_models/2018_11_03/chinese_L-12_H-768_A-12.zip
下载完成后,您需要将文件解压缩并将其添加到您的代码中以使用该模型。
roberta中文预训练模型
RoBERTa是一种在大规模中文语料上进行预训练的语言模型,可以用于中文自然语言处理任务。在中文领域,我们常用的预训练语言模型就是RoBERTa。\[1\]RoBERTa-zh-Large是一种推荐的RoBERTa中文预训练模型,可以通过验证其效果。\[1\]此外,还有其他中文预训练语言模型可供选择,如BERT和ERNIE。BERT是一种常用的中文预训练语言模型,而ERNIE则是百度开源的预训练语言模型,目前提供了ERNIE 1.0 Base的中文预训练模型。\[2\]\[3\]如果要使用ERNIE,需要了解PaddlePaddle框架,并通过ernie_encoder.py来提取句子和Token的隐藏向量表示。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [RoBERTa中文预训练模型:RoBERTa for Chinese](https://blog.csdn.net/c9Yv2cf9I06K2A9E/article/details/100918499)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [RoBERTa中文预训练模型,你离中文任务的「SOTA」只差个它](https://blog.csdn.net/qq_28168421/article/details/107872946)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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