Компактная RoBERTa-модель для предсказания пропущенных слов и дообучения на задачи анализа коптских текстов.
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 компактную RoBERTa-модель, предварительно обученную на корпусах Coptic Scriptorium. Это языковая модель с маскированным обучением: она предсказывает пропущенные токены в коптском тексте и может служить основой для дообучения под разметку частей речи, синтаксический разбор зависимостей и другие задачи обработки коптского языка. Модель содержит около 11 млн параметров, принимает текстовые последовательности с контекстом до 128 токенов и распространяется в формате PyTorch. Лицензия — CC BY-SA 4.0.
Контекст ограничен 128 токенами; задачи разметки частей речи и синтаксического разбора требуют дополнительного дообучения.
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-small-coptic for downstream tasks, such as POS-tagging, dependency-parsing, and so on.
from transformers import AutoTokenizer,AutoModelForMaskedLM
tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained("KoichiYasuoka/roberta-small-coptic")
model=AutoModelForMaskedLM.from_pretrained("KoichiYasuoka/roberta-small-coptic")
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · fill-mask
Подбираем GPU…