/ Модель

Характеристики

Контекст
256 токенов
Параметры
803 840
Лицензия
MIT
Архитектура
roberta · dense
Опубликована
2 мар 2022

tiny-roberta-indonesia

ЭмбеддингиТекст → embedding3 профессии

Компактная индонезийская RoBERTa-модель для извлечения векторных признаков из текста и заполнения пропусков.

118скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены19 сен 2023

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

akahana/tiny-roberta-indonesia — компактная модель семейства RoBERTa, предназначенная для извлечения признаков из текста на индонезийском языке. В карточке показаны применение как masked language model для заполнения пропусков и использование через конвейер feature-extraction. Модель содержит около 803,8 тыс. параметров и поддерживает контекст длиной до 256 токенов.

Модель принимает текст и выдаёт векторные представления токенов или текста. Она может служить основой для получения признаков в NLP-задачах на индонезийском языке. Доступна в форматах PyTorch, Safetensors и TensorFlow; лицензия — MIT.

Сценарии применения

  • извлечение векторных признаков из индонезийских текстов
  • получение представлений токенов для NLP-конвейеров
  • заполнение пропусков в индонезийских предложениях

Ограничения

Контекст ограничен 256 токенами, а малый размер модели может ограничивать качество по сравнению с более крупными языковыми моделями.

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

Indonesian tiny-RoBERTa

How to Use

As Masked Language Model

from transformers import pipeline

pretrained_name = "akahana/tiny-roberta-indonesia"

fill_mask = pipeline(
    "fill-mask",
    model=pretrained_name,
    tokenizer=pretrained_name
)

fill_mask("ikiryo adalah <mask> hantu dalam mitologi jepang.")

Feature Extraction in PyTorch

from transformers import RobertaModel, RobertaTokenizerFast

pretrained_name = "akahana/tiny-roberta-indonesia"
model = RobertaModel.from_pretrained(pretrained_name)
tokenizer = RobertaTokenizerFast.from_pretrained(pretrained_name)

prompt = "ikiryo adalah <mask> hantu dalam mitologi jepang."
encoded_input = tokenizer(prompt, return_tensors='pt')
output = model(**encoded_input)

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
31a19e8

0 моделей