Характеристики

Контекст: 8 192 токена
Параметры: 128 млн
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: modernbert · dense
Опубликована: 18 фев 2025

Ссылки

modernbert-base-japanese-char

Заполнение пропусковТекст → текст3 профессии

Японская предобученная ModernBERT-модель для заполнения пропусков в тексте и дообучения под задачи обработки японского языка.

216скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены31 авг 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

Koichi Yasuoka разработал ModernBERT для японского языка и предварительно обучил модель на японской Википедии и текстах Aozora Bunko. Это плотная модель с архитектурой ModernBertForMaskedLM, содержащая 128,2 млн параметров и работающая с контекстом до 8192 токенов. Основная задача — предсказание замаскированных фрагментов японского текста; модель также можно дообучать для разметки частей речи и синтаксического анализа зависимостей. Репозиторий содержит веса PyTorch. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

восстановление пропущенных слов в японском тексте
получение контекстных представлений японских фраз для последующего дообучения
разметка частей речи после дообучения
синтаксический анализ зависимостей после дообучения

Ограничения

Для разметки частей речи и синтаксического анализа модель требуется дообучить; карточка не приводит оценок качества на этих задачах.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей I.3Универсальные способностиИзвлечение и структурирование данныхAI помогает превращать разрозненные данные в структуру, пригодную для поиска, аналитики и автоматизации.18 задач25 791модель I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

modernbert-base-japanese-char

Model Description

This is a ModernBERT model pre-trained on Japanese Wikipedia and 青空文庫 texts. NVIDIA A100-SXM4-40GB×8 took 66 hours 2 minutes for training. You can fine-tune modernbert-base-japanese-char for downstream tasks, such as POS-tagging, dependency-parsing, and so on.

How to Use

from transformers import AutoTokenizer,AutoModelForMaskedLM
tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained("KoichiYasuoka/modernbert-base-japanese-char")
model=AutoModelForMaskedLM.from_pretrained("KoichiYasuoka/modernbert-base-japanese-char",trust_remote_code=True)

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: ModernBertForMaskedLM
Ревизия весов: 065b72e