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BERT base uncased是一个基于Transformer架构的预训练语言模型,通过掩码语言建模和下一句预测两个自监督任务,在大规模英文语料上学习到了丰富的语言表示。该模型不区分大小写,拥有约1.1亿参数,适用于多种自然语言处理下游任务的微调,如文本分类、问答和命名实体识别等。
BINGITATTRIBUTESH5JSONMDMLMODELMSGPACKONNXOTSAFETENSORSTXT Apache License 2.0 3.2 GiB 16 个文件 WeHub 同步于 2026-08-20 02:03:46 +00:00