Характеристики

Контекст: 512 токенов
Параметры: 138 млн
Архитектура: albert · dense

Ссылки

albert-japanese-v2

Заполнение пропусковТекст → текст4 профессии

Японская языковая модель ALBERT от ALINEAR Corporation для заполнения пропусков в тексте и последующего дообучения под задачи обработки японского языка.

653скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены4 мая 2020

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

ALINEAR/albert-japanese-v2 — японская языковая модель семейства ALBERT, разработанная ALINEAR Corporation и опубликованная на Hugging Face. Модель предназначена для задач заполнения пропусков в японском тексте и может использоваться как базовая модель для последующего дообучения на задачах классификации, извлечения признаков и других задачах обработки японского языка.

Модель реализована на архитектуре ALBERT, поддерживает библиотеку Transformers и имеет около 137,8 млн параметров. Максимальная длина контекста составляет 512 токенов. Основная модальность — текст, задача задаётся через pipeline fill-mask. В найденных источниках сведения о лицензии отсутствуют.

Сценарии применения

восстановление пропущенных слов в японских предложениях
получение контекстных представлений японского текста
дообучение для классификации японских текстов
дообучение для извлечения сущностей из японского текста

Ограничения

Модель ориентирована на японский язык и ограничена максимальной длиной контекста 512 токенов. Сведения о лицензии и специализированных оценках качества в найденных источниках отсутствуют.

Для каких профессий подходит4

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.3Универсальные способностиИзвлечение и структурирование данныхAI помогает превращать разрозненные данные в структуру, пригодную для поиска, аналитики и автоматизации.18 задач25 791модель II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей I.11Универсальные способностиКлассификация, ранжирование и сопоставлениеAI помогает распределять объекты по категориям, устанавливать соответствия и определять порядок обработки.15 задач26 736моделей I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Автор не опубликовал карточку модели.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · fill-mask

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: AlbertForMaskedLM
Ревизия весов: 102cec3