DistilBERT
This model can tackle the zero-width non-joiner character for Persian writing. Also, the model was trained on new multi-types corpora with a new set of vocabulary.
Questions?
Post a Github issue on the ParsBERT Issues repo.
Характеристики
- Контекст
- 512 токенов
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- distilbert · dense
Ссылки
distilbert-fa-zwnj-base
Персидская модель DistilBERT для предсказания замаскированных токенов и обработки символа нулевой ширины в письменности фарси.
1 010скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены16 мар 2021
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
HooshvareLab/distilbert-fa-zwnj-base — персидская модель семейства DistilBERT от HooshvareLab для предсказания пропущенных токенов в тексте. Она обучена на разнотипных корпусах с новым словарём и предназначена, в частности, для работы с символом нулевой ширины, который влияет на написание персидских слов.
Модель использует архитектуру DistilBertForMaskedLM, принимает текст и предсказывает замаскированные токены. Максимальная длина контекста — 512 токенов. Доступны веса в форматах PyTorch и TensorFlow. Лицензия — Apache-2.0.
Модель ориентирована на персидский язык; README не описывает её пригодность для других языков или задач. Качество на конкретных наборах данных и другие ограничения в карточке не приведены.
Сценарии применения
- восстановление пропущенных слов в персидском тексте
- подсказка вариантов токена в предложении на фарси
- обработка написания персидских слов с символом нулевой ширины
- проверка языковых вариантов в персидских корпусах
Ограничения
Карточка не приводит оценок качества или подтверждения поддержки языков и задач помимо персидского заполнения маски.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейII.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделейII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · fill-mask
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- DistilBertForMaskedLM
- Ревизия весов
- e8b934b