BERT-модель для предсказания замаскированных токенов в казахском тексте.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
KazakhBERTmulti — модель семейства BERT от amandyk для заполнения пропусков в тексте на казахском языке. Она принимает последовательность с замаскированным токеном и предсказывает подходящие варианты, что подходит для анализа контекста и языковых экспериментов.
Модель имеет архитектуру BertForMaskedLM, содержит 190 млн параметров и поддерживает контекст длиной до 512 токенов. Доступны веса PyTorch. В карточке приведена ссылка на исследование морфологических особенностей казахского языка и их влияния на качество машинного перевода.
Лицензия — AFL-3.0. В карточке не приведены оценки качества и подробные сведения о данных обучения; пригодность для других языков не подтверждена.
Карточка не содержит результатов оценки качества или сведений о данных обучения. Поддержка языков, кроме казахского, не подтверждена.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
If you use this model, please consider citing the paper:
E. Bekbulatov and A. Kartbayev, "A study of certain morphological structures of Kazakh and their impact on the machine translation quality," 2014 IEEE 8th International Conference on Application of Information and Communication Technologies (AICT), 2014, pp. 1-5, doi: 10.1109/ICAICT.2014.7036013.
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · fill-mask
Подбираем GPU…