使用场景

在RAG（Retrieval Augmented Generation）管道中作为编码器使用，提高语义理解能力。

作为AI连接的集成开发环境（IDE）的一部分，提供快速的长上下文代码检索。

在StackOverflow-QA数据集上进行代码和自然语言混合的任务处理，展现出超过80分的优异表现。

产品特色

支持长达8192个序列长度的输入，是大多数编码器的16倍。

在多个自然语言处理任务中表现优异，包括分类、检索和问答。

作为掩码语言模型（MLM），可以通过`fill-mask`管道或`AutoModelForMaskedLM`进行加载和使用。

不使用token类型ID，简化了与标准BERT模型的下游使用。

在训练数据中包含了大量代码，使其在编程相关任务上具有独特的优势。

支持Flash Attention 2，以实现更高的效率。

可以作为任何类似BERT模型的即插即用替代品。

使用教程

1. 安装ModernBERT模型：使用pip安装`transformers`库，并从Hugging Face Hub加载ModernBERT模型。

2. 加载模型和分词器：使用`AutoTokenizer`和`AutoModelForMaskedLM`从预训练模型中加载分词器和模型。

3. 准备输入文本：将待处理的文本通过分词器进行编码，得到模型可以理解的输入格式。

4. 模型推理：将编码后的输入传递给模型，获取模型输出。

5. 解码预测结果：根据模型输出的logits，找到预测的token ID，并将其解码为可读文本。

6. 微调模型：根据具体下游任务，对ModernBERT模型进行微调，以适应特定应用场景。