/ Модель

Характеристики

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

megatron-bert-base-swedish-cased-600k

Заполнение пропусковТекст → текст3 профессии

Шведская BERT-модель для предсказания замаскированных слов и анализа текста с учётом контекста.

199скачиваний за 30 дней2лайкавеса 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 600k — базовая модель семейства BERT, разработанная Национальной библиотекой Швеции и обученная с использованием библиотеки Megatron-LM. Она предназначена для заполнения пропусков в тексте на шведском языке: модель предсказывает замаскированные слова с учётом окружающего контекста.

Модель обучалась 600 тысяч шагов на корпусе объёмом около 70 ГБ, состоящем преимущественно из данных OSCAR и шведских газетных текстов. В README размер обозначен как BERT-base с 110 млн параметров, тогда как метаданные указывают 162,5 млн параметров. Максимальный контекст составляет 512 токенов. Доступны веса PyTorch и Safetensors.

Модель подходит для маскированного языкового моделирования и задач, построенных на представлениях шведского текста. README не сообщает результаты сравнительных оценок. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • предсказание пропущенного слова в шведском тексте
  • проверка языковых гипотез о шведских фразах
  • получение контекстных представлений шведского текста для NLP-конвейеров

Ограничения

Максимальная длина контекста — 512 токенов, а обучение ориентировано преимущественно на шведские тексты. В README и метаданных расходятся сведения о 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 600k

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 600k training steps. Its sister model used the same setup, but was instead trained for only 125k 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
f1c2687

0 моделей