Предварительно обученная на коптских корпусах RoBERTa для восстановления пропущенных токенов и дообучения на задачи анализа коптского языка.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
Koichi Yasuoka разработал RoBERTa-base-coptic — модель RoBERTa с 115,6 млн параметров, предварительно обученную на корпусах Coptic Scriptorium. Она предсказывает пропущенные токены в коптском тексте и может дообучаться для последующих задач анализа языка, включая разметку частей речи и синтаксический анализ зависимостей. Модель принимает текст, имеет контекст до 512 токенов и распространяется в формате PyTorch по лицензии CC BY-SA 4.0. Она предназначена для работы с коптским языком; качество на других языках не заявлено.
Для разметки частей речи и синтаксического анализа модель требуется дообучить на соответствующих задачах. Контекст ограничен 512 токенами.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
This is a RoBERTa model pre-trained on Coptic Scriptorium Corpora. You can fine-tune roberta-base-coptic for downstream tasks, such as POS-tagging, dependency-parsing, and so on.
from transformers import AutoTokenizer,AutoModelForMaskedLM
tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained("KoichiYasuoka/roberta-base-coptic")
model=AutoModelForMaskedLM.from_pretrained("KoichiYasuoka/roberta-base-coptic")
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · fill-mask
Подбираем GPU…