Предварительно обученная RoBERTa для восстановления пропущенных токенов и дообучения под задачи обработки сербского 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-serbian — модель RoBERTa, предварительно обученную на сербском корпусе srWaC. Она рассчитана на восстановление замаскированных токенов и может служить основой для дообучения под задачи обработки сербского языка, например разметку частей речи и синтаксический анализ зависимостей. Модель поддерживает сербский язык в кириллическом и латинском письме; архитектура — плотная RobertaForMaskedLM с 124,3 млн параметров и контекстом до 512 токенов. Репозиторий содержит веса PyTorch. Лицензия — CC BY-SA 4.0.
Для прикладных задач, кроме восстановления замаскированных токенов, модель требуется дообучить. 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 in Serbian (Cyrillic and Latin) pre-trained on srWaC. You can fine-tune roberta-base-serbian for downstream tasks, such as POS-tagging, dependency-parsing, and so on.
from transformers import AutoTokenizer,AutoModelForMaskedLM
tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained("KoichiYasuoka/roberta-base-serbian")
model=AutoModelForMaskedLM.from_pretrained("KoichiYasuoka/roberta-base-serbian")
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · fill-mask
Подбираем GPU…