Используется в https://github.com/Den4ikAI/runorm
Вы можете поддержать проект деньгами. Это поможет быстрее разрабатывать более качественные новые версии. CloudTips: https://pay.cloudtips.ru/p/b9d86686
Характеристики
- Контекст
- 512 токенов
- Параметры
- 12,1 млн
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- bert · dense
- Опубликована
- 5 мая 2024
Ссылки
RUNorm-tagger
Компактная русскоязычная BERT-модель для классификации токенов в тексте.
3 911скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены14 мая 2024
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
RUNorm-tagger — русскоязычная модель для классификации токенов на базе архитектуры BERT, опубликованная организацией RUNorm. Она предназначена для разметки отдельных токенов в тексте; карточка не уточняет конкретную схему меток или прикладной сценарий.
Модель содержит 12,1 млн параметров, принимает текст и рассчитана на контекст до 512 токенов. Доступны веса PyTorch. Лицензия — Apache-2.0. Карточка README не содержит дополнительных сведений о качестве и ограничениях модели.
Сценарии применения
- разметка токенов в русскоязычном тексте
- классификация отдельных слов и фрагментов текста
- использование как основы для конвейера токенной разметки
Ограничения
Карточка не описывает схему меток, результаты оценки или конкретные сценарии применения, поэтому пригодность для определённой задачи нужно проверять отдельно.
Для каких профессий подходит4
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.3Универсальные способностиИзвлечение и структурирование данныхAI помогает превращать разрозненные данные в структуру, пригодную для поиска, аналитики и автоматизации.18 задач25 791модельII.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделейII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейI.11Универсальные способностиКлассификация, ранжирование и сопоставлениеAI помогает распределять объекты по категориям, устанавливать соответствия и определять порядок обработки.15 задач26 736моделей
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · token-classification
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- BertForTokenClassification
- Ревизия весов
- ce37922