/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
12,8 млн
Лицензия
GPL 3.0
Архитектура
bert · dense
Опубликована
10 мая 2022

bert-tiny-chinese

Заполнение пропусковТекст → текст3 профессии

Компактная модель BERT от CKIP для предсказания пропущенных токенов в традиционном китайском тексте.

620скачиваний за 30 дней12лайковвеса обновлены10 мая 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

CKIP BERT Tiny Chinese — CKIP лаборатории разработала эту компактную модель BERT для обработки традиционного китайского языка. Это трансформер с архитектурой BertForMaskedLM, содержащий 12,8 млн параметров и принимающий последовательности длиной до 512 токенов. Модель предназначена для заполнения пропусков в тексте: она предсказывает подходящий токен вместо маски. В экосистеме CKIP также представлены инструменты сегментации слов, разметки частей речи и распознавания именованных сущностей, однако README не подтверждает, что эта конкретная модель выполняет эти задачи.

Модель распространяется в формате PyTorch и использует лицензию GPL-3.0. Для токенизации автор рекомендует BertTokenizerFast. Компактный размер подходит для сценариев, где важны небольшие требования к ресурсам; предназначение для традиционного китайского языка ограничивает её применение на других языках.

Сценарии применения

  • предсказание пропущенного слова в традиционном китайском тексте
  • восстановление замаскированных токенов в китайских предложениях
  • проверка языковых моделей и конвейеров заполнения пропусков на китайском

Ограничения

Модель рассчитана на традиционный китайский язык, поэтому её пригодность для других языков не подтверждена. README не приводит оценок качества и не подтверждает поддержку сегментации, разметки частей речи или распознавания сущностей именно этой моделью.

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

CKIP BERT Tiny Chinese

This project provides traditional Chinese transformers models (including ALBERT, BERT, GPT2) and NLP tools (including word segmentation, part-of-speech tagging, named entity recognition).

這個專案提供了繁體中文的 transformers 模型(包含 ALBERT、BERT、GPT2)及自然語言處理工具(包含斷詞、詞性標記、實體辨識)。

Homepage

Contributers

Usage

Please use BertTokenizerFast as tokenizer instead of AutoTokenizer.

請使用 BertTokenizerFast 而非 AutoTokenizer。

from transformers import (
  BertTokenizerFast,
  AutoModel,
)

tokenizer = BertTokenizerFast.from_pretrained('bert-base-chinese')
model = AutoModel.from_pretrained('ckiplab/bert-tiny-chinese')

For full usage and more information, please refer to https://github.com/ckiplab/ckip-transformers.

有關完整使用方法及其他資訊,請參見 https://github.com/ckiplab/ckip-transformers 。

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
BertForMaskedLM
Ревизия весов
ca5496e

0 моделей