推荐30个以上比较好的中文bert压缩模型

时间: 2023-02-05 07:14:48 浏览: 304

关于各种中文Bert/xlnet模型

google的bert_base https://github.com/google-research/bert 哈工大的wwm和wwm-ext https://gitee.com/yiweilu/Chinese-BERT-wwm google的ALbert https://github.com/google-research/ALBERT 中文Roberta https://github.com/brightmart/roberta_zh 华为的哪吒 https://blog.csdn.net/zandaoguang/article/details/103419578（对哪吒的简单介绍，文本在自然语言处理领域，预训练模型已经成为理解和生成自然语言任务的核心。这些模型通过在大量无标注文本上学习通用的语言表示，然后在特定任务上进行微调，以提高性能。这里我们将探讨几种流行的中文预训练模型，包括BERT、ALBERT、RoBERTa以及华为的哪吒模型。 1. **BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)** BERT是Google推出的一种基于Transformer架构的预训练模型，其创新之处在于引入了双向上下文理解，即在训练时考虑到了词的前后信息。Google的BERT_base模型可以在[GitHub](https://github.com/google-research/bert)找到。BERT的基础模型通常有12层和24层两种，用于不同的任务需求。 2. **哈工大的WWM和WWM-EXT** 哈尔滨工业大学的研究人员开发了基于BERT的增强版模型，名为Chinese-BERT-wwm和wwm-ext。这两个模型主要改进了BERT的词汇切分策略，采用了全词匹配（Whole Word Masking）策略，提高了中文处理的准确性。可以在[Gitee](https://gitee.com/yiweilu/Chinese-BERT-wwm)找到相关资源。 3. **ALBERT (A Lite BERT)** ALBERT是Google提出的一个更轻量级的BERT变体，通过引入跨层参数共享和因子分解来减小模型大小，同时保持或提高性能。ALBERT中文版本的代码可以在[GitHub](https://github.com/google-research/ALBERT)获取。 4. **RoBERTa (Robustly Optimized BERT Pretraining Approach)** RoBERTa是BERT的优化版本，通过调整预训练策略，如增大批量大小、延长训练时间等，进一步提升了模型的性能。中文RoBERTa的实现可以参考[Brightmart的GitHub仓库](https://github.com/brightmart/roberta_zh)。 5. **华为的哪吒模型** 华为诺亚方舟实验室开发的哪吒模型，是针对中文场景的预训练模型，旨在解决中文特有的问题，如多字词、词序等。哪吒模型不仅适用于文本分类和序列标注，还支持机器阅读理解等任务。有关哪吒模型的详细介绍可以在[CSDN](https://blog.csdn.net/zandaoguang/article/details/103419578)上找到。 6. **XLNet** XLNet是一种基于Transformer-XL的预训练模型，它克服了BERT的局限性，实现了全局自回归预训练，从而更好地捕捉上下文信息。然而，原始的XLNet并不直接支持中文，但有一些研究者尝试将其应用于中文，如[ymcui的Chinese-PreTrained-XLNet](https://github.com/ymcui/Chinese-PreTrained-XLNet)项目。 7. **Transformer-XL** Transformer-XL是由Kimi Young等人提出的，它扩展了Transformer模型的注意力机制，允许更长的依赖关系建模。虽然原始实现暂不支持中文，但你可以查看[kimiyoung的Transformer-XL仓库](https)了解其基本原理和潜在的应用可能性。这些模型在各种自然语言处理任务中都有出色的表现，包括问答、文本分类、情感分析、命名实体识别等。随着技术的不断发展，更多针对中文特性的预训练模型将不断涌现，进一步推动中文自然语言处理的进步。开发者可以根据具体任务和资源需求选择合适的模型，通过微调以适应特定的自然语言应用场景。

Bert是一种自然语言处理领域的预训练模型，它使用了大量的中文文本数据进行预训练，可以帮助你在中文任务上实现更好的性能。下面是一些比较流行的中文Bert模型，你可以根据自己的需要选择使用: 1. 中文Bert-Base：这是一个中文Bert模型的基础版本，具有较低的计算资源要求，但性能较差。 2. 中文Bert-Large：这是一个中文Bert模型的大型版本，具有较高的计算资源要求，但性能也更优秀。 3. 中文Bert-wwm：这是一个中文Bert模型，在基础版本的基础上进行了加强，性能更优秀。 4. 中文Bert-wwm-ext：这是一个中文Bert模型，在wwm版本的基础上进行了加强，性能更优秀。 5. 中文Bert-Ernie：这是一个中文Bert模型，是Bert和Ernie模型的结合，性能更优秀。 6. 中文Bert-RoBERTa：这是一个中文Bert模型，是Bert和RoBERTa模型的结合，性能更优秀。 7. 中文Bert-ALBERT：这是一个中文Bert模型，是Bert和ALBERT模型的结合，性能更优秀。 8. 中文Bert-TinyBert：这是一个

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