/ Модель

Характеристики

Контекст
514 токенов
Параметры
152 млн
Лицензия
CC BY 4.0
Архитектура
roberta · dense
Опубликована
12 мая 2022

bert-rand-base

ЭмбеддингиТекст → embedding3 профессии

Базовая модель RoBERTa со случайной целью предобучения для экспериментов с извлечением текстовых признаков и изучением языковых свойств.

104скачиваний 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

aajrami/bert-rand-base — базовая языковая модель архитектуры RoBERTa с 151,8 млн параметров, созданная с использованием случайной цели предобучения. Она предназначена для извлечения признаков из текста и изучения влияния цели предобучения на языковые свойства модели. Модель принимает текст и формирует векторные представления; контекст ограничен 514 токенами.

Модель опубликована под лицензией CC BY 4.0. Случайная цель предобучения ограничивает основания ожидать от неё надёжного качества в прикладных задачах без дополнительного обучения или проверки.

Сценарии применения

  • эксперименты с извлечением признаков из текста
  • изучение влияния цели предобучения на языковые свойства
  • сравнение представлений модели со случайной целью предобучения

Ограничения

Случайная цель предобучения означает, что нельзя предполагать обычные языковые способности без дополнительной проверки. Контекст ограничен 514 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

bert-rand-base

A BERT base Language Model with a random 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
c171995

0 моделей