/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
129 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
bert · dense

mengzi-oscar-base

Заполнение пропусковТекст → текст3 профессии

Китайская BERT-модель Mengzi для предсказания пропущенных токенов, обученная с использованием пар изображений и текстов.

23скачиваний за 30 дней5лайковвеса обновлены14 окт 2021

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

Mengzi-oscar-base — китайская модель предварительного обучения, разработанная на основе мультимодальной архитектуры Oscar и инициализированная весами Mengzi-Bert-Base. В репозитории представлены веса BERT для задачи заполнения пропусков в тексте: модель содержит 129,5 млн параметров и обрабатывает последовательности длиной до 512 токенов.

При предварительном обучении использовались 3,7 млн пар изображений и текстов: 0,7 млн китайских подписей к изображениям и 3 млн китайских вопросов об изображениях, относящихся к 0,22 млн изображений. Это описывает обучающие данные, но не подтверждает, что опубликованный чекпойнт принимает изображения на вход. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • предсказание пропущенного китайского слова в предложении
  • восстановление замаскированных токенов в китайском тексте
  • оценка контекста слова при подготовке китайских текстовых данных

Ограничения

В карточке описаны мультимодальные данные предварительного обучения, однако метаданные указывают текстовую архитектуру BertForMaskedLM и задачу fill-mask; поддержку изображений опубликованным чекпойнтом README не подтверждает. Контекст ограничен 512 токенами.

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

Mengzi-oscar-base (Chinese Multi-modal pre-training model)

Mengzi-oscar is trained based on the Multi-modal pre-training model Oscar, and is initialized using Mengzi-Bert-Base. 3.7M pairs of images and texts were used, including 0.7M Chinese image-caption pairs, 3M Chinese image-question pairs, a total of 0.22M different images.

Mengzi: Towards Lightweight yet Ingenious Pre-trained Models for Chinese

Usage

Installation

Check INSTALL.md for installation instructions.

Pretrain & fine-tune

See the Mengzi-Oscar.md for details.

Citation

If you find the technical report or resource is useful, please cite the following technical report in your paper.

@misc{zhang2021mengzi,
      title={Mengzi: Towards Lightweight yet Ingenious Pre-trained Models for Chinese}, 
      author={Zhuosheng Zhang and Hanqing Zhang and Keming Chen and Yuhang Guo and Jingyun Hua and Yulong Wang and Ming Zhou},
      year={2021},
      eprint={2110.06696},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CL}
}

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
BertForMaskedLM
Ревизия весов
71863d5

0 моделей