/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
137 млн
Лицензия
CC BY 4.0
Архитектура
bert · dense
Опубликована
20 июл 2023

patana-chilean-spanish-bert

Заполнение пропусковТекст → текст5 профессий

BERT, дообученный на чилийском испанском для заполнения пропусков и адаптации к языковым задачам этого диалекта.

67скачиваний за 30 дней10лайковвеса обновлены5 мар 2024

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

Patana Chilean Spanish BERT — модель BERT для испанского языка Чили, обученная Хорхе Ортисом Фуэнтесом на корпусе Chilean Spanish Corpus. Она дообучена на основе dccuchile/bert-base-spanish-wwm-cased и предназначена для предсказания замаскированных токенов, а также для адаптации к задачам классификации текста и токенов на чилийском испанском.

Корпус включает чилийские новости, веб-тексты, жалобы и твиты; автор сообщает о сравнительно высоких результатах модели на задачах для чилийского испанского. Это BERT с 137,1 млн параметров и контекстом до 512 токенов. Модель принимает и выдаёт текст на испанском языке.

Лицензия указана как CC BY 4.0, однако автор предупреждает, что совместимость лицензий всех обучающих данных, особенно для коммерческого использования, не подтверждена. Данные не проходили цензуру, поэтому модель может воспроизводить нежелательные идеологические представления.

Сценарии применения

  • предсказание пропущенного слова в чилийском испанском
  • адаптация к классификации чилийских новостей и публикаций
  • разметка слов и токенов в чилийских текстах
  • извлечение контекстных представлений чилийского испанского для downstream-задач

Ограничения

Обучающие данные не проходили цензуру, поэтому возможны нежелательные идеологические представления. Автор также не подтверждает совместимость лицензий всех источников корпуса, особенно для коммерческого применения.

Для каких профессий подходит5

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Patana Chilean Spanish BERT

Este modelo es una versión fine-tuneada del modelo dccuchile/bert-base-spanish-wwm-cased con español de Chile y español multidialectal.

Descripción

Patana ha sido entrenada con el Chilean Spanish Corpus. Este corpus se compone de textos en español de Chile (noticias, web, reclamos y tweets).

Este modelo se caracteriza por presentar resultados sobresalientes respecto a otros modelos BERT en español (y su familia) en tareas que involucren español de Chile.

Hiperparámetros de entrenamiento

Los siguientes hiperparámetros fueron usados durante el entrenamiento:

  • learning_rate: 2e-05
  • train_batch_size: 64
  • eval_batch_size: 64
  • seed: 13
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: constant
  • num_epochs: 1

Training Loss

EpochTraining Loss
0.11.6042
0.21.4558
0.31.4046
0.41.3729
0.51.3504
0.61.3312
0.71.3171
0.81.3048
0.91.2958
11.3722

Evaluación y comparativa con otros modelos en español

ModeloText classification task (en español de Chile)Token classification task (en español de Chile)
Beto (BERT Spanish)0.83920.7544
Bertin Roberta Base0.8325-
Roberta Large BNE0.84990.7697
Tulio BERT0.85030.7815
Patana BERT0.84350.7777

Frameworks de entrenamiento

  • Transformers 4.30.2
  • Pytorch 2.0.1+cu117
  • Datasets 2.13.1
  • Tokenizers 0.13.3

Agradecimientos

Agradecemos al Departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad de Chile y a ReLeLa por los servidores proporcionados para el entrenamiento del modelo. También agradecemos por su apoyo al Instituto Milenio Fundamentos de los Datos.

Licencia

La licencia CC BY 4.0 es la que mejor describe las intenciones de nuestro trabajo. Sin embargo, no estamos seguros de que todos datos utilizados para entrenar este modelo tengan licencias compatibles con CC BY 4.0 (especialmente para uso comercial).

Limitaciones

El dataset de entrenamiento no recibió ningún tipo de censura. Por lo tanto, el modelo puede contener representaciones ideológicas no deseadas. Utilizar con precaución.

Autor

Modelo entrenado y datasets recopilados por Jorge Ortiz Fuentes

Citación

@misc{patana2023,
  author = {Ortiz-Fuentes, Jorge},
  title = {Patana Chilean Spanish Bert},
  year = 2023,
  url = {https://doi.org/10.57967/hf/1845},
}

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
c94e63e

0 моделей