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Modernbert
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目标受众为自然语言处理领域的研究人员、开发者以及企业用户。ModernBERT因其卓越的性能和效率，特别适合需要处理大量数据和对实时性要求高的应用场景，如搜索引擎、推荐系统、聊天机器人等。同时，由于其在代码理解和检索方面的优势，也非常适合开
AI模型代码助手#BERT#Transformer#编码器模型#自然语言处理#机器学习普通产品开源
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简介
ModernBERT是由Answer.AI和LightOn共同发布的新一代编码器模型，它是BERT模型的全面升级版，提供了更长的序列长度、更好的下游性能和更快的处理速度。ModernBERT采用了最新的Transformer架构改进，特别关注效率，并使用了现代数据规模和来源进行训练。作为编码器模型，ModernBERT在各种自然语言处理任务中表现出色，尤其是在代码搜索和理解方面。它提供了基础版（139M参数）和大型版（395M参数）两种模型尺寸，适合各种规模的应用需求。
截图
产品特色
支持长达8192个序列长度的输入，是大多数编码器的16倍。
在多个自然语言处理任务中表现优异，包括分类、检索和问答。
作为掩码语言模型（MLM），可以通过`fill-mask`管道或`AutoModelForMaskedLM`进行加载和使用。
不使用token类型ID，简化了与标准BERT模型的下游使用。
在训练数据中包含了大量代码，使其在编程相关任务上具有独特的优势。
支持Flash Attention 2，以实现更高的效率。
可以作为任何类似BERT模型的即插即用替代品。
使用教程
1. 安装ModernBERT模型：使用pip安装`transformers`库，并从Hugging Face Hub加载ModernBERT模型。
2. 加载模型和分词器：使用`AutoTokenizer`和`AutoModelForMaskedLM`从预训练模型中加载分词器和模型。
3. 准备输入文本：将待处理的文本通过分词器进行编码，得到模型可以理解的输入格式。
4. 模型推理：将编码后的输入传递给模型，获取模型输出。
5. 解码预测结果：根据模型输出的logits，找到预测的token ID，并将其解码为可读文本。
6. 微调模型：根据具体下游任务，对ModernBERT模型进行微调，以适应特定应用场景。
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