Испаноязычная RoBERTa-модель для предсказания пропущенных токенов в тексте.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
ClassCat/roberta-base-spanish — испаноязычная модель RoBERTa base, опубликованная ClassCat. Это плотная трансформерная модель для заполнения пропусков в тексте: она предсказывает замаскированный токен с учётом окружающего контекста. Модель содержит 151,6 млн параметров, использует BPE-токенизатор со словарём из 50 000 токенов и рассчитана на контекст до 514 токенов.
Модель обучена на испанской Википедии wiki40b и подмножестве испаноязычных веб-данных CC-100. Она подходит для восстановления пропущенных слов и языковых экспериментов с испанским текстом. Для использования указана библиотека Transformers. Лицензия — CC BY-SA 4.0; при распространении производных материалов необходимо соблюдать её условия атрибуции и распространения на тех же условиях.
Предназначена для испанского текста и предсказания замаскированных токенов, а не для свободной генерации связных ответов. Максимальная длина контекста составляет 514 токенов.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
transformers==4.19.2
This model uses RoBERTa base setttings except vocabulary size.
Using BPE tokenizer with vocabulary size 50,000.
from transformers import pipeline
unmasker = pipeline('fill-mask', model='ClassCat/roberta-base-spanish')
unmasker("Yo soy <mask>.")
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · fill-mask
Подбираем GPU…