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在自然语言处理领域，[BERT](https://huggingface.co/papers/1810.04805)自 2018 年发布以来，凭借其在语言理解和生成任务上的卓越表现，一直被广泛应用。然而，随着时间的推移，无论是中文还是英文的常用 Bert 模型，由于其发布时间距今已有 5 - 6 年，在模型架构和训练数据方面都逐渐显露出陈旧的问题。
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近期，**ModernBERT**在 12 月19日左右发布，为自然语言处理领域带来了新的活力。但目前该模型主要面向英文用户，对于中文用户来说，其适用性存在一定的局限性。为了填补这一空白，满足中文自然语言处理任务的需求，笔者精心构建了基于中文语料的 ModelBert 中文版本模型。
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💜 <a href=""><b>ChineseModernBert</b></a>    ｜    🖥️ <a href="https://github.com/enze5088/ChineseModernBert">GitHub</a>    |   🤗 <a href="https://huggingface.co/TurboPascal/ChineseModernBert">Hugging Face</a>   |    📑 <a href="https://zhuanlan.zhihu.com/p/26774266896">Blog</a>   
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在自然语言处理领域，[BERT](https://huggingface.co/papers/1810.04805)自 2018 年发布以来，凭借其在语言理解和生成任务上的卓越表现，一直被广泛应用。然而，随着时间的推移，无论是中文还是英文的常用 Bert 模型，由于其发布时间距今已有 5 - 6 年，在模型架构和训练数据方面都逐渐显露出陈旧的问题。
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近期，**ModernBERT**在 12 月19日左右发布，为自然语言处理领域带来了新的活力。但目前该模型主要面向英文用户，对于中文用户来说，其适用性存在一定的局限性。为了填补这一空白，满足中文自然语言处理任务的需求，笔者精心构建了基于中文语料的 ModelBert 中文版本模型。
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