Характеристики
- Контекст
- 512 токенов
- Параметры
- 140 млн
- Архитектура
- electra · dense
- Опубликована
- 7 сен 2022
Ссылки
koelectra-polite-v1
Корейская модель классификации текста на базе KoELECTRA для определения вежливости высказываний.
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
circulus/koelectra-polite-v1 — корейская модель классификации текста от circulus, созданная на базе KoELECTRA-Base-v3 от monologg. По названию репозитория она предназначена для классификации вежливости корейских высказываний; модель использует архитектуру ELECTRA для классификации последовательностей, содержит около 140,1 млн параметров и принимает последовательности длиной до 512 токенов.
Модель подходит для определения уровня вежливости в корейском тексте. KoELECTRA разработана для корейского языка, а её базовая архитектура включает 12 слоёв, скрытый размер 768 и 12 голов внимания. В карточке модели не обнаружены сведения о метках классов и результатах оценки качества, поэтому конкретную схему классификации и точность нельзя подтвердить.
Репозиторий использует формат PyTorch. Лицензия этой производной модели в доступных источниках не подтверждена; лицензия базовой KoELECTRA — Apache-2.0, но её условия нельзя автоматически приписать этому чекпойнту.
Сценарии применения
- оценка вежливости корейских сообщений
- классификация корейских реплик по уровню вежливости
- фильтрация пользовательского текста по признаку вежливого тона
Ограничения
Доступные сведения не описывают набор меток и метрики качества, поэтому надёжность конкретных решений и границы классов не подтверждены.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Автор не опубликовал карточку модели.
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · text-classification
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- ElectraForSequenceClassification
- Ревизия весов
- 46a101d