Характеристики

Лицензия: WTFPL
Базовая модель: PurpleBoW
Опубликована: 23 июл 2026

Ссылки

Hugging Face

PurpleCBoW

LocalWisdom

ЭмбеддингиТекст → embedding3 профессии

Учебная модель CBOW, дообученная на индонезийских рассказах для получения векторных представлений слов.

9скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены23 июл 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

PurpleCBoW — простая учебная реализация Continuous Bag-of-Words (CBOW) от LocalWisdom, предназначенная для знакомства с обработкой естественного языка. Это дообучение LocalWisdom/PurpleBoW на корпусе коротких рассказов на индонезийском языке jakartaresearch/cerpen-corpus; модель представлена в формате safetensors и относится к задаче извлечения признаков. CBOW использует контекстные слова для обучения векторных представлений слов, которые можно проверять для слов из словаря модели.

Модель подходит для обучения и простых экспериментов с эмбеддингами, но README описывает её как очень простую реализацию, а не как готовую универсальную языковую модель. Лицензия — WTFPL.

Сценарии применения

изучение принципа CBOW на примере
получение векторов слов из словаря модели
эксперименты с эмбеддингами индонезийских слов

Ограничения

Учебная реализация с простым функционалом: проверять можно только слова из словаря модели. README не приводит оценок качества или сведений о размере и длине контекста.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

II.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделей 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

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

PurpleCBoW

A very simple implementation of Continuous Bag-of-Words for those learning about Natural Language Processing.

What's The Difference With Skip-Gram and Word2Vec?

Well, Word2Vec is the concept of using a shallow neural network to turn a word into vector. Meanwhile, Skip-Gram is just another variant of CBOW. Skip-Gram and CBOW is Word2Vec.

Usage

Download the train.ipynb file and execute every cell. At the bottom of the notebook, we have the "inference" part where we can test with whatever word is in the model vocabulary.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

Архитектура ? неизвестна transformers в образе рантайма.

Ревизия весов: 38291de