/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
136 млн
Архитектура
albert · dense
Опубликована
2 мар 2022

albert-mongolian

Заполнение пропусковТекст → текст

Предварительно обученная модель ALBERT для предсказания пропущенных токенов и дообучения на задачах обработки монгольского текста.

111скачиваний за 30 дней4лайкавеса обновлены17 мар 2023

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

ALBERT-Mongolian — предварительно обученная модель семейства ALBERT для работы с монгольским текстом, опубликованная bayartsogt. Она предназначена для предсказания пропущенных токенов и последующего дообучения на задачах обработки монгольского языка. Модель обучена на корпусе монгольской Википедии и новостных текстах; в репозитории также представлен SentencePiece-токенизатор. Архитектура — AlbertForMaskedLM, размер — 136,3 млн параметров, максимальная длина контекста — 512 токенов.

В README приведены результаты предобучения, включая точность masked language modeling 0,684, и упоминается дообучение на наборе Eduge. Доступны веса в форматах PyTorch, Safetensors и TensorFlow. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • предсказание пропущенных слов в монгольском тексте
  • дообучение языковой модели на монгольском корпусе
  • создание признаков для задач NLP на монгольском языке

Ограничения

Модель предназначена для монгольского текста, а её контекст ограничен 512 токенами. В предоставленных данных не приведена лицензия.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

ALBERT-Mongolian

pretraining repo link

Model description

Here we provide pretrained ALBERT model and trained SentencePiece model for Mongolia text. Training data is the Mongolian wikipedia corpus from Wikipedia Downloads and Mongolian News corpus.

Evaluation Result:

loss = 1.7478163
masked_lm_accuracy = 0.6838185
masked_lm_loss = 1.6687671
sentence_order_accuracy = 0.998125
sentence_order_loss = 0.007942731

Fine-tuning Result on Eduge Dataset:

                          precision    recall  f1-score   support

            байгал орчин       0.85      0.83      0.84       999
               боловсрол       0.80      0.80      0.80       873
                   спорт       0.98      0.98      0.98      2736
               технологи       0.88      0.93      0.91      1102
                 улс төр       0.92      0.85      0.89      2647
              урлаг соёл       0.93      0.94      0.94      1457
                   хууль       0.89      0.87      0.88      1651
             эдийн засаг       0.83      0.88      0.86      2509
              эрүүл мэнд       0.89      0.92      0.90      1159

                accuracy                           0.90     15133
               macro avg       0.89      0.89      0.89     15133
            weighted avg       0.90      0.90      0.90     15133

Reference

  1. ALBERT - official repo
  2. WikiExtrator
  3. Mongolian BERT
  4. ALBERT - Japanese
  5. Mongolian Text Classification
  6. You's paper

Citation

@misc{albert-mongolian,
  author = {Bayartsogt Yadamsuren},
  title = {ALBERT Pretrained Model on Mongolian Datasets},
  year = {2020},
  publisher = {GitHub},
  journal = {GitHub repository},
  howpublished = {\url{https://github.com/bayartsogt-ya/albert-mongolian/}}
}

For More Information

Please contact by bayartsogtyadamsuren@icloud.com

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · fill-mask

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
AlbertForMaskedLM
Ревизия весов
b751c9d

0 моделей