/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
162 млн
Лицензия
MIT
Архитектура
bert · dense
Базовая модель
bert-base-arabic
Библиотека
transformers
Опубликована
28 июл 2025

bert-base-sudabert

Заполнение пропусковТекст → текст3 профессии

Предварительно обученная BERT-модель для суданского арабского языка, заполняющая пропуски в тексте и пригодная для дальнейшего дообучения.

307скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены16 июл 2026

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

SudaBERT — предварительно обученная модель BERT base для суданского варианта арабского языка, опубликованная Enigma-for-AI. Она предназначена для предсказания скрытых токенов: модель может подставлять пропущенные слова в тексте и служить основой для дообучения на языковые задачи. Архитектура — BERT, размер — 162,4 млн параметров, максимальный контекст — 512 токенов; модель работает с текстом на арабском языке. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и поддерживает библиотеку Transformers.

Сценарии применения

  • подстановка пропущенных слов в суданском арабском тексте
  • восстановление скрытых токенов в предложениях
  • создание признаков для задач обработки суданского арабского языка
  • дообучение языковых моделей для суданского арабского

Ограничения

Контекст ограничен 512 токенами. Карточка не описывает результаты оценки качества модели.

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

SudaBERT Model

A pretrained BERT base language model for Sudanese Arabic.

Usage

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Enigma-for-AI/bert-base-sudabert")
model = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained("Enigma-for-AI/bert-base-sudabert")

Citation

If you use this model in your work, please cite this paper:

@INPROCEEDINGS{SudaBERT,
  author={Elgezouli, Mukhtar and Elmadani, Khalid N. and Saeed, Muhammed},
  booktitle={2020 International Conference on Computer, Control, Electrical, and Electronics Engineering (ICCCEEE)}, 
  title={SudaBERT: A Pre-trained Encoder Representation For Sudanese Arabic Dialect}, 
  year={2021},
  pages={1-4},
  doi={10.1109/ICCCEEE49695.2021.9429651}
}

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers · fill-mask

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
BertModel
Ревизия весов
583ddef

0 моделей