LitLat BERT — трёхъязычная модель EMBEDDIA на архитектуре XLM-RoBERTa-base для литовского, латышского и английского языков. Модель обучена на корпусах этих языков и содержит 177,9 млн параметров. В метаданных Hugging Face для неё указана задача заполнения пропусков в тексте (fill-mask) и контекст длиной до 514 токенов.

LitLat BERT подходит для предсказания пропущенных слов и переноса знаний между литовским, латышским и английским языками. В оценке распознавания именованных сущностей по трём общим классам — людям, местам и организациям — модель показала более высокий macro F1, чем перечисленные в карточке mBERT, XLM-RoBERTa и латышская LVBERT на соответствующих наборах данных. Это результат конкретной оценки, а не гарантия качества для любых задач.

Модель распространяется в формате PyTorch по лицензии CC BY-SA 4.0. Карточка описывает обучение на трёх языках, поэтому качество на других языках не подтверждено; приведённая оценка NER сама по себе не означает, что модель является готовым решением для разметки сущностей.