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MicrosoftMarkupLM is a simple but effective multi-modal pre-training method of text and markup language for visually-rich document understanding and information extraction tasks, such as webpage QA and webpage information extraction. MarkupLM archives the SOTA results on multiple datasets. For more details, please refer to our paper: MarkupLM: Pre-training of Text and Markup Language for Visually-rich Document Understanding Junlong Li, Yiheng Xu, Lei Cui, Furu Wei, ACL 2022
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MicrosoftDeBERTa improves the BERT and RoBERTa models using disentangled attention and enhanced mask decoder. With those two improvements, DeBERTa out perform RoBERTa on a majority of NLU tasks with 80GB training data. In DeBERTa V3, we further improved the efficiency of DeBERTa using ELECTRA-Style pre-training with Gradient Disentangled Embedding Sharing. Compared to DeBERTa, our V3 version significantly improves the model performance on downstream tasks. You can find more technique details about the new model from our paper. mDeBERTa is multilingual version of DeBERTa which use the same structure as DeBERTa and was trained with CC100 multilingual data. The mDeBERTa V3 base model comes with 12 layers and a hidden size of 768. It has 86M backbone parameters with a vocabulary containing 250K tokens which introduces 190M parameters in the Embedding layer. This model was trained using the 2.5T CC100 data as XLM-R.
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MicrosoftMiniLM is a distilled model from the paper "MiniLM: Deep Self-Attention Distillation for Task-Agnostic Compression of Pre-Trained Transformers". Please find the information about preprocessing, training and full details of the MiniLM in the original MiniLM repository. Please note: This checkpoint can be an inplace substitution for BERT and it needs to be fine-tuned before use!
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