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在众多业务中,越来越频繁的使用预训练语言模型(Pre-trained Language Models),为了在金融场景下各任务中取得更好效果,我们发布了jdt-fin-roberta-wwm模型

模型

  • base模型:12-layer, 768-hidden, 12-heads, 110M parameters
模型简称 语料 京盘下载
fin-roberta-wwm 金融语料 -

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使用Huggingface-Transformers

依托于Huggingface-Transformers,可轻松调用以上模型。

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("MODEL_NAME")
model = BertModel.from_pretrained("MODEL_NAME")

注意:本目录中的所有模型均使用BertTokenizer以及BertModel加载,请勿使用RobertaTokenizer/RobertaModel! 其中MODEL_NAME对应列表如下:

模型名 MODEL_NAME
fin-roberta-wwm wangfan/jdt-fin-roberta-wwm
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Fill-Mask
Examples
Examples
Mask token: [MASK]
This model can be loaded on the Inference API on-demand.