支持中英内容embedding的ModelScope模型有哪些？

支持中英内容embedding的ModelScope模型有BERT、RoBERTa、XLNet等。

支持中英内容嵌入的 ModelScope 模型有以下几种：

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1、BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）

由Google开发的一种预训练语言模型，能够对文本进行双向编码表示。

使用了Transformer架构，通过自注意力机制来捕捉上下文信息。

在中英文任务上表现出色，如机器翻译、问答系统等。

2、XLNet（eXtreme Multilingual Language Model）

由CMU和Google共同开发的一种多语言预训练语言模型。

采用了TransformerXL架构，能够更好地处理长文本序列。

在多种语言的任务上都取得了优秀的结果，包括中英文。

3、RoBERTa（Robustly Optimized BERT Pretraining Approach）

由Facebook AI研究所开发的一种改进版的BERT模型。

优化了BERT的训练策略，提高了模型的性能。

在中英文任务上也表现出色，适用于各种自然语言处理任务。

4、T5（TexttoText Transfer Transformer）

由Google开发的一种通用预训练语言模型。

将文本转换为文本的任务统一为一个框架，使用Transformer进行编码和解码。

在多种语言的任务上都取得了很好的效果，包括中英文。

5、ERNIE（Enhanced Representation through kNowledge IntEgration）

由百度开发的一种预训练语言模型。

融合了知识图谱和文本信息，增强了模型的语义理解能力。

在中英文任务上也表现出色，适用于问答系统、文本分类等任务。