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Modernbert Base
Modernbert Base
目标受众为需要处理长文本数据的开发者、数据科学家和研究人员。ModernBERT-base由于其长文本处理能力和对英文及代码数据的优化，特别适合于自然语言处理、代码检索和混合（文本+代码）语义搜索等场景。
AI模型AI搜索#BERT#长文本处理#Transformer模型#预训练模型#编码器模型普通产品开源
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产品介绍
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简介
ModernBERT-base是一个现代化的双向编码器Transformer模型，预训练于2万亿英文和代码数据，原生支持长达8192个token的上下文。该模型采用了Rotary Positional Embeddings (RoPE)、Local-Global Alternating Attention和Unpadding等最新架构改进，使其在长文本处理任务中表现出色。ModernBERT-base适用于需要处理长文档的任务，如检索、分类和大型语料库中的语义搜索。模型训练数据主要为英文和代码，因此可能在其他语言上的表现会有所降低。
截图
产品特色
支持长达8192个token的长文本处理能力
Rotary Positional Embeddings (RoPE) 支持长上下文
Local-Global Alternating Attention 提升长输入的效率
Unpadding和Flash Attention 优化推理效率
适用于大规模文本和代码数据的预训练
无需token type IDs，简化了下游任务的使用
支持使用Flash Attention 2以获得更高的效率
使用教程
1. 安装transformers库：使用pip安装git+https://github.com/huggingface/transformers.git。
2. 加载模型和分词器：使用AutoTokenizer和AutoModelForMaskedLM从预训练模型加载分词器和模型。
3. 准备输入文本：将待处理的文本输入到分词器中，获取模型需要的输入格式。
4. 模型推理：将处理好的输入数据传递给模型，进行推理。
5. 获取预测结果：对于Masked Language Model任务，获取模型对[MASK]位置的预测结果。
6. 应用下游任务：对于分类、检索或问答等任务，可以对ModernBERT进行微调以适应特定任务。
7. 使用Flash Attention 2优化效率：如果GPU支持，安装flash-attn库并使用以获得更高的推理效率。
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