/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
20,8 млн
Архитектура
electra · dense

electra-small-japanese-generator

Заполнение пропусковТекст → текст3 профессии

Небольшая японская ELECTRA-модель для предсказания пропущенных токенов в тексте.

312скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены11 дек 2020

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

Это небольшая японская модель ELECTRA, опубликованная Cinnamon и предназначенная для заполнения пропусков в тексте. Она использует архитектуру ELECTRA с головой ElectraForMaskedLM и насчитывает 20,8 млн параметров; максимальная длина контекста — 512 токенов. Модель предобучена на субсловах BPE, построенных на японской Википедии с начальной токенизацией MeCab и словарём mecab-ipadic-NEologd.

Модель подходит для восстановления замаскированных фрагментов японского текста и экспериментов с японскими текстовыми энкодерами. Для токенизации README рекомендует использовать подходящий словарь MeCab, в частности mecab-ipadic-NEologd. Репозиторий содержит веса PyTorch. Сведения о лицензии в предоставленных материалах отсутствуют.

Сценарии применения

  • заполнение маскированных слов в японском тексте
  • восстановление пропусков в японских предложениях
  • эксперименты с японскими энкодерами текста

Ограничения

Модель предназначена для японского текста; для корректной токенизации требуется совместимый словарь MeCab. Максимальный контекст составляет 512 токенов.

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

Japanese ELECTRA-small

We provide a Japanese ELECTRA-Small model, as described in ELECTRA: Pre-training Text Encoders as Discriminators Rather Than Generators.

Our pretraining process employs subword units derived from the Japanese Wikipedia, using the Byte-Pair Encoding method and building on an initial tokenization with mecab-ipadic-NEologd. For optimal performance, please take care to set your MeCab dictionary appropriately.

# ELECTRA-small generator usage

from transformers import BertJapaneseTokenizer, ElectraForMaskedLM

tokenizer = BertJapaneseTokenizer.from_pretrained('Cinnamon/electra-small-japanese-generator', mecab_kwargs={"mecab_option": "-d /usr/lib/x86_64-linux-gnu/mecab/dic/mecab-ipadic-neologd"})

model = ElectraForMaskedLM.from_pretrained('Cinnamon/electra-small-japanese-generator')

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
ElectraForMaskedLM
Ревизия весов
f74cb40

0 моделей