/ Модель

Характеристики

Контекст
514 токенов
Параметры
59,3 млн
Лицензия
CC BY 4.0
Архитектура
roberta · dense
Опубликована
8 ноя 2022

bert-sr-medium

ЭмбеддингиТекст → embedding3 профессии

Среднеразмерная модель RoBERTa с предобучением shuffle + random для извлечения контекстных признаков из текста.

101скачиваний 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-sr-medium — языковая модель среднего размера на архитектуре RoBERTa, разработанная aajrami. Она обучена с использованием задачи предобучения shuffle + random; подробности об этой цели и гиперпараметрах автор связывает с исследованием о влиянии целей предобучения на усвоение языковых свойств. Модель содержит 59,3 млн параметров и поддерживает контекст до 514 токенов.

Модель предназначена для извлечения признаков из текста и получения контекстных представлений, которые можно использовать в языковых экспериментах и как основу для downstream-задач. Доступны веса PyTorch и Safetensors. Лицензия — CC BY 4.0. README не уточняет целевые языки и результаты оценки качества.

Сценарии применения

  • получение контекстных представлений текста
  • извлечение признаков для языковых экспериментов
  • подготовка признаков для downstream-моделей

Ограничения

В карточке не приведены результаты бенчмарков, целевой язык или специальные прикладные сценарии; качество на конкретных задачах требует отдельной проверки.

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-sr-medium

A medium-size BERT Language Model with a shuffle + 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
8636b7d

0 моделей