/ Модель

Характеристики

Контекст
514 токенов
Параметры
42,5 млн
Лицензия
CC BY 4.0
Архитектура
roberta · dense
Опубликована
9 ноя 2022

bert-ascii-small

ЭмбеддингиТекст → embedding3 профессии

Компактная модель BERT с экспериментальной целью предобучения для извлечения признаков из текста и изучения языковых представлений.

99скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены7 фев 2025

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Эмбеддинги» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

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

bert-ascii-small — компактная модель семейства BERT, разработанная aajrami и предварительно обученная предсказывать сумму ASCII-кодов символов в маскированном токене. Эта цель предобучения отличается от стандартного предсказания токена и предназначена для изучения того, как выбор цели влияет на усвоение языковых свойств. Модель может извлекать векторные признаки из текста и подходит для экспериментов с представлениями языка и анализа влияния предобучения.

Модель содержит 42,5 млн параметров, использует архитектуру RoBERTa и имеет контекст длиной до 514 токенов. Доступны веса PyTorch и Safetensors. Лицензия — CC BY 4.0. README не описывает результаты сравнительных оценок или конкретный набор поддерживаемых языков.

Сценарии применения

  • извлечение векторных признаков из текста
  • эксперименты с целями предобучения BERT
  • анализ усвоения языковых свойств
  • создание текстовых представлений для исследовательских задач

Ограничения

README не приводит оценок качества и не указывает поддерживаемые языки. Не описаны специализированная настройка для диалога или генерации текста.

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

bert-ascii-small

A small-size BERT Language Model pre-trained by predicting the summation of the ASCII code values of the characters in a masked token as a pre-training objective. For more details about the pre-training objective and the pre-training hyperparameters, please refer to How does the pre-training objective affect what large language models learn about linguistic properties?

License

CC BY 4.0

Citation

If you use this model, please cite the following paper:

@inproceedings{alajrami2022does,
  title={How does the pre-training objective affect what large language models learn about linguistic properties?},
  author={Alajrami, Ahmed and Aletras, Nikolaos},
  booktitle={Proceedings of the 60th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 2: Short Papers)},
  pages={131--147},
  year={2022}
}

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
RobertaModel
Ревизия весов
c8511f9

0 моделей