开源了！又准又短时间，效果全开

68H的UER/Chinese-RoBERTa，在更加少一倍运算时间段改进，获取比两倍大的RoBERTa更加快的真实感；另外值得一提的是，这些小假设能够直接布防在CPU上，可以称得上是CPU开发者的“希望之光”。

在PaddleNLP中所，可一键复制到以上假设。

由此可知5 code展现

此外，PaddleNLP还获取了CLUE Benchmark的一键该软件剧本，并获取了大量华文未及锻炼假设在CLUE上的真实感。PaddleNLP传输数据了Grid Search方式而，默许在超补列表以内自动搜索超补，保有最佳结果和对应的超补数，方便使用一键复现假设真实感，且通向了CLUE各个侦查“资料处理-锻炼-未及报-结果提出”的流程，方便使用浏览器较快提出CLUE榜首[2 ] 。

以上假设原则上已Debian，欢迎star默许

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_zoo/ernie-3.0

动态布料和举例来说直觉

上一节介绍了侦查无关的假设发酵应用，如果想要有利于强化假设耐用性，还可以在南岸侦查上对假设Fine-tune后，通过布料、举例来说等伎俩，获取更加小、更加慢的假设。

相结合飞桨假设轧缩辅助工具PaddleSlim，PaddleNLP发布新闻了布料、举例来说小分子轧缩可行性。基于PaddleNLP Trainer API的假设轧缩API，可随之增加运输成本。轧缩API默许对亦同ERNIE、BERT等Transformers类南岸侦查不见具体内容假设展开布料和举例来说。只只需要比较简单地复制到compress方可一键重启布料举例来说流程，并自动保存轧缩后的假设。

由此可知6 PaddleNLP假设布料、举例来说运用于解释器

速度后来居上的句法处理特

FasterTokenizer

亦同ERNIE-TinySkype发酵应用接引的亦同ERNIE 3.0轻量级假设本身仍未“又快又准”，如此一来加上布料、举例来说方式而以及飞桨高耐用性句法处理实数特FasterTokenizer就能构建更加强大的较快真实感，如下由此可知附注：

由此可知7 GPU下多种耐用性建模方式而的较快比展现

如由此可知，FasterTokenizer在亦同ERNIE 3.0轻量级假设布料、举例来说改进耐用性较快降至7倍。仔细观察研读一番code，我们但会发现，PaddleNLP已将Google于去年底发布新闻的LinMaxMatch[3] 迭代，自带至FasterTokenizer。该迭代通过相结合Aho-Corasickcodice_串最比较简单迭代，尽可能codice_串在失配时可以将二叉树过的codice_保存为若干个tokens，并较快跳至失配端口，避免从头最比较简单，算出演迭代MaxMatch的O(N2) 建模至O(N)。与 Hugging Face的华文切词高效率展开对比，PaddleNLP FasterTokenizer速度显著后来居上。例如在iflytek资料集(平原则上长度289)上， FasterTokenizer比 Hugging Face Tokenizers较快3倍以上 。

由此可知8 欧美国家华文切词高效率对比

为了增加开发如此一来，把“酷炫”的底层应用大以内广泛应用，PaddleNLP做出了出色的内部设计。在复制到AutoTokenizer时，只只需展开补数配置，方可带入 FasterTokenizer，方便使用大家运用于。

由此可知9 FasterTokenizer复制到法则

多种布防可行性

飞桨获取了客户端、方向移动端、网址前端等独特的布防辅助工具。PaddleNLP本次围绕亦同ERNIE 3.0发布新闻了一系列高耐用性布防可行性，且通过Paddle2ONNX转换辅助工具有利于拓宽了飞桨假设的布防闭环，限于于多场面的布防只需要。浏览器可补看此前获取的清晰解释器，较快布防截止，包括Python客户端布防、Triton Inference Server服务化布防、Paddle Serving服务化布防、ONNXRuntime布防等多个解释器。

由此可知10 飞桨布防可行性说明

3

亦同ERNIE-Tiny应用实际应用放介绍

实际事例 1

某照护从业者浏览器运用于通用信息抽走应用UIE，相结合亦同ERNIE 3.0-Medium强化了真实感和耐用性：

A同学运用于UIE对照护领域的病历句法展开实体抽走和人关系抽走，在其特定资料集上，运用于6L768H的亦同ERNIE 3.0-Medium获取与12L768H假设非常的真实感，速度强化一倍。

实际事例 2

某金融从业者浏览器运用于亦同ERNIE 3.0-Mini构建其业务应用升级：

B同学部门没有GPU天然资源，一直都在运用于RNN假设展开文档自动索引实习。替换成亦同ERNIE 3.0-Mini假设后，顺利布防到CPU一台上。运用于PaddleNLP，仅用一天时间段就完成了假设的布防截止。

实际事例 3

某互联网从业者浏览器运用于亦同ERNIE 3.0-Base构建真实感、耐用性双强化：

C同学在母公司句法分类和深造者阐释侦查上，分别运用于了亦同ERNIE 1.0和亦同ERNIE-Gram假设，之后替换成亦同ERNIE 3.0-Base假设，如此一来设施PaddleNLP中所的布料、举例来说方式而，真实感和耐用性双双强化。

4

鲜肉补贴

Notebook简明

PaddleNLP还获取了一系列围绕亦同ERNIE 3.0的Notebook交互式简明，方便使用大家较快上一手实践，可转入此前邮箱自取。

由此可知11 ERNIE 3.0应用解释器

twitter邮箱

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_zoo/ernie-3.0

了解更加多

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补考来源

[1] ERNIE-Tiny: A Progressive Distillation Framework for Pretrained Transformer Compression.

不见

[2]

[3] Fast WordPiece Tokenization.

不见

Microsoft发力Linux，从MLT-都从Systemd编者 中所国代工宣布世界性系列产品面向开发者的 RISC-V笔记本电脑 Java耐用性基准测试：从OpenJDK 8到OpenJDK 19

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