/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
140 млн
Лицензия
MIT
Архитектура
modernbert · dense
Базовая модель
mmBERT-small
Библиотека
transformers
Опубликована
4 сен 2026

mmBERT-small-safetensors

Заполнение пропусковТекст → текст3 профессии

Неофициальная версия мультиязычного энкодера ModernBERT в формате Safetensors для заполнения пропусков и получения контекстных представлений текста.

54скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены4 сен 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

agentlans/mmBERT-small-safetensors — неофициальная версия mmBERT-small в формате Safetensors, основанная на jhu-clsp/mmBERT-small. Это плотный мультиязычный энкодер архитектуры ModernBERT с 140,5 млн параметров и контекстом до 8192 токенов. Модель обучалась на более чем 3 трлн токенов для свыше 1800 языков, включая низкоресурсные языки; метаданные указывают задачу заполнения пропусков в тексте.

Модель подходит для восстановления скрытых токенов и получения контекстных представлений текста. Репозиторий содержит веса Safetensors для загрузки через Transformers без необходимости включать trust_remote_code. Лицензия — MIT. README характеризует конверсию как неофициальную; отдельные сведения о проверке эквивалентности весов не приводятся.

Сценарии применения

  • восстановление замаскированных слов в тексте
  • предсказание пропущенных токенов на редких языках
  • создание контекстных представлений мультиязычного текста

Ограничения

Предназначена для задач энкодера, таких как заполнение пропусков и получение представлений, а не для генерации связного текста. README описывает Safetensors-версию как неофициальную; независимая проверка эквивалентности конверсии не упоминается.

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

mmBERT-small (Safetensors Format)

This repository provides an unofficial Safetensors-converted version of jhu-clsp/mmBERT-small. Converting the weights to Safetensors improves loading security and allows you to use the model with recent versions of the transformers library without requiring trust_remote_code=True.

Overview

mmBERT-small is a state-of-the-art multilingual encoder trained on 3T+ tokens across 1,800+ languages, utilizing novel techniques for learning low-resource languages during the annealing/decay phase.

Usage

from transformers import AutoModel, AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("agentlans/mmBERT-small-safetensors")
model = AutoModel.from_pretrained("agentlans/mmBERT-small-safetensors")

Citation

If you use mmBERT in your research, please cite the original authors:

@misc{marone2025mmbertmodernmultilingualencoder,
      title={mmBERT: A Modern Multilingual Encoder with Annealed Language Learning}, 
      author={Marc Marone and Orion Weller and William Fleshman and Eugene Yang and Dawn Lawrie and Benjamin Van Durme},
      year={2025},
      eprint={2509.06888},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CL},
      url={https://arxiv.org/abs/2509.06888}, 
}

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers · fill-mask

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
ModernBertModel
Ревизия весов
90af61d

0 моделей