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Modernbert Large
Modernbert Large
目标受众为自然语言处理（NLP）领域的研究人员和开发者，特别是那些需要处理长文本和代码数据的专业人士。ModernBERT-large的长上下文处理能力和高效率使其成为大型语料库和复杂NLP任务的理想选择。
AI搜索代码助手#BERT#Transformer#长上下文#编码器模型#预训练普通产品开源
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简介
ModernBERT-large是一个现代化的双向编码器Transformer模型（BERT风格），在2万亿个英文和代码数据上预训练，具有长达8192个token的原生上下文长度。该模型采用了最新的架构改进，如旋转位置嵌入（RoPE）以支持长上下文，局部-全局交替注意力以提高长输入的效率，以及无填充和Flash Attention以提高推理效率。ModernBERT-long适合处理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。模型训练数据主要是英文和代码，因此可能在其他语言上的表现会较低。
截图
产品特色
• 旋转位置嵌入（RoPE）：支持长上下文处理。
• 局部-全局交替注意力：提高长输入的处理效率。
• 无填充和Flash Attention：提高模型推理效率。
• 长上下文长度：原生支持长达8192个token的上下文。
• 多任务适用：适用于文本和代码的检索、分类和语义搜索。
• 高性能：在多个任务上超越其他相似大小的编码器模型。
• 预训练数据丰富：基于2万亿个英文和代码数据预训练。
使用教程
1. 安装transformers库：使用pip安装最新的transformers库。
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. 输入文本处理：将输入文本通过分词器处理，得到模型需要的输入格式。
4. 模型推理：将处理后的输入文本传递给模型，进行推理。
5. 获取预测结果：从模型输出中获取预测结果，例如填充[mask]的预测词。
6. 微调模型：根据下游任务对模型进行微调，以提高特定任务的性能。
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