/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
162 млн
Архитектура
megatron-bert · dense
Опубликована
2 мар 2022

megatron-bert-base-swedish-cased-125k

Заполнение пропусковТекст → текст3 профессии

Шведская модель BERT для предсказания пропущенных токенов и языковых экспериментов с текстом.

63скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены21 мар 2023

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

Megatron-BERT-base Swedish 125k — шведская модель на архитектуре BERT-base, обученная Национальной библиотекой Швеции с использованием библиотеки Megatron-LM. Она предназначена для задачи fill-mask: предсказывает пропущенные токены в шведском тексте и может использоваться как базовая модель для языковых экспериментов и обработки шведских текстов. Обучение продолжалось 125 тысяч шагов на корпусе объёмом около 70 ГБ, в основном из OSCAR и газетных текстов, отобранных Национальной библиотекой Швеции.

Метаданные указывают 162,5 млн параметров, контекст до 512 токенов и форматы PyTorch и safetensors. README описывает размер как обычный BERT-base с 110 млн параметров; это расходится с числом в метаданных. Модель рассчитана на шведский язык. Условия лицензии в доступных сведениях не приведены.

Сценарии применения

  • предсказание пропущенных слов в шведском тексте
  • подстановка вариантов слова в контексте
  • языковые эксперименты со шведским текстом

Ограничения

Ограничена шведским языком и контекстом до 512 токенов. README и метаданные расходятся в числе параметров: 110 млн в README и 162,5 млн в метаданных.

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

Megatron-BERT-base Swedish 125k

This BERT model was trained using the Megatron-LM library. The size of the model is a regular BERT-base with 110M parameters. The model was trained on about 70GB of data, consisting mostly of OSCAR and Swedish newspaper text curated by the National Library of Sweden.

Training was done for 125k training steps. Its sister model used the same setup, but was instead trained for 600k steps.

The model has three sister models trained on the same dataset:

Acknowledgements

We gratefully acknowledge the HPC RIVR consortium (https://www.hpc-rivr.si) and EuroHPC JU (https://eurohpc-ju.europa.eu) for funding this research by providing computing resources of the HPC system Vega at the Institute of Information Science (https://www.izum.si).

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
MegatronBertForMaskedLM
Ревизия весов
b48cca0

0 моделей