/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
139 млн
Архитектура
camembert · dense
Опубликована
19 июн 2022

Ссылки

Hugging Face

wangchanberta-base-att-spm-uncased-masking

bookpanda
Заполнение пропусковТекст → текст3 профессии

Дообученная модель WangchanBERTa для восстановления пропущенных токенов в тексте, ориентированная на тайский язык.

585скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены19 июн 2022

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

wangchanberta-base-att-spm-uncased-masking — модель семейства WangchanBERTa от bookpanda, дообученная на базе airesearch/wangchanberta-base-att-spm-uncased для задачи предсказания пропущенных токенов (fill-mask). Это плотная модель архитектуры CamemBERT с 139,1 млн параметров, работающая с текстом и контекстом до 512 токенов. Название базовой модели указывает на ориентацию семейства на тайский язык; сведений о дополнительной языковой настройке этой версии нет.

Модель подходит для восстановления замаскированных слов и исследования контекстных представлений текста. README не содержит описания набора данных, обучения или оценок качества. Репозиторий предоставляет веса PyTorch; лицензия в доступных данных не приведена.

Сценарии применения

  • подстановка пропущенного слова в тайском тексте
  • оценка вероятных вариантов замаскированного токена
  • изучение контекстных представлений тайского текста

Ограничения

README не сообщает, на каких данных и как проводилось дообучение, и не приводит оценок качества. Лицензия в доступных сведениях отсутствует.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейI.6Универсальные способностиПеревод и языковая адаптацияAI помогает переносить смысл между языками, форматами и культурными контекстами.16 задач16 710моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

wangchanberta-base-att-spm-uncased-masking

This model is a fine-tuned version of airesearch/wangchanberta-base-att-spm-uncased on the None dataset.

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 2e-05
  • train_batch_size: 8
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 3
  • mixed_precision_training: Native AMP

Framework versions

  • Transformers 4.15.0
  • Pytorch 1.11.0+cu113
  • Datasets 1.17.0
  • Tokenizers 0.10.3

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
CamembertForMaskedLM
Ревизия весов
d124223

0 моделей

    Создать бенчмарк