/ Модель

Характеристики

Контекст
130 токенов
Параметры
59,2 млн
Лицензия
CC BY-SA 4.0
Архитектура
roberta · dense
Опубликована
20 июл 2022

roberta-small-greek

Заполнение пропусковТекст → текст3 профессии

Компактная RoBERTa для греческого языка, заполняющая пропущенные слова в предложениях.

71скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены21 июл 2022

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

ClassCat/roberta-small-greek — модель RoBERTa для греческого языка, представленная пользователем ClassCat. Она предназначена для заполнения пропусков в тексте: подставляет вероятные слова вместо замаскированного токена, например в предложении «Έχει πολύ καιρό που δεν [MASK]». Модель имеет 59,2 млн параметров, использует BPE-токенизатор со словарём из 50 000 токенов и принимает контекст длиной до 130 токенов.

Для обучения использованы греческие подмножества CC-100 и OSCAR, а также греческая Википедия Wiki40B. Модель распространяется в формате PyTorch по лицензии CC BY-SA 4.0.

Сценарии применения

  • подстановка пропущенного слова в греческом предложении
  • получение вариантов продолжения греческого текста в заданном контексте
  • анализ языковых представлений греческого текста с помощью задачи fill-mask

Ограничения

Ограничена греческим языком и контекстом длиной до 130 токенов; предназначена для предсказания замаскированных токенов, а не для свободной генерации текста.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

RoBERTa Greek small model (Uncased)

Prerequisites

transformers==4.19.2

Model architecture

This model uses approximately half the size of RoBERTa base model parameters.

Tokenizer

Using BPE tokenizer with vocabulary size 50,000.

Training Data

Usage

from transformers import pipeline

unmasker = pipeline('fill-mask', model='ClassCat/roberta-small-greek')
unmasker("Έχει πολύ καιρό που δεν <mask>.")

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
RobertaForMaskedLM
Ревизия весов
f311409

0 моделей