ERNIE-Lite-8K:free
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- Ernie
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- 17 Nov, 2024
模型已不可用
关键能力和使用案例：
- 设计用于资源受限的环境，如移动设备和边缘设备。
- 适用于智能助手、语音识别以及智能家居中的本地处理。
重要特性和改进：
- 轻量级设计： 优化结构，减少参数以降低计算和存储需求。
- 知识蒸馏： 将大模型的知识转移，以增强小参数模型的性能。
- 多任务学习： 支持多种自然语言处理任务，包括文本分类、命名实体识别和情感分析。
- 跨语言支持： 在多种语言上进行预训练和微调，以实现多样化的自然语言处理应用。
技术规格：
- 强调在保持高性能的同时，尽量减少资源消耗。
显著性能特征：
- 在有限资源场景中，平衡效率与效果，提供强大的适应性。