/ Модель

Характеристики

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

tulio-chilean-spanish-bert

Заполнение пропусковТекст → текст5 профессий

BERT-модель, адаптированная к чилийскому испанскому, для предсказания замаскированных слов и поддержки анализа текстов.

646скачиваний за 30 дней13лайковвеса 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

Tulio Chilean Spanish BERT — модель BERT для чилийского варианта испанского языка, разработанная Хорхе Ортисом Фуэнтесом. Это дообученная версия dccuchile/bert-base-spanish-wwm-cased; в карточке указаны архитектура BertForMaskedLM, 137,1 млн параметров и контекст до 512 токенов.

Модель обучалась на чилийских новостях, веб-текстах, жалобах, твитах и книгах на испанском языке. Она предназначена для предсказания замаскированных слов и может служить основой для задач классификации и разметки текста на чилийском испанском; автор сообщает о сравнительных результатах на таких задачах. Доступна в формате safetensors.

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

  • восстановление пропущенных слов в чилийских испанских текстах
  • классификация чилийских новостей и публикаций
  • разметка сущностей и токенов в чилийском испанском
  • адаптация NLP-систем к чилийской лексике и вариантам языка

Ограничения

Обучающие данные не проходили цензуру, и модель может воспроизводить нежелательные идеологические представления. Автор не подтверждает совместимость лицензий всех обучающих данных с CC BY 4.0, особенно для коммерческого использования.

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

Tulio Chilean Spanish BERT

Este modelo es una versión fine-tuneada del modelo dccuchile/bert-base-spanish-wwm-cased con el Universal and Chilean Spanish Corpus

Descripción

Tulio ha sido entrenado con textos en español de Chile (noticias, web, reclamos y tweets) y libros en español. Este modelo se caracteriza por presentar resultados sobresalientes respecto a otros modelos en español 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
0.11.5646
0.21.4615
0.31.4251
0.41.4013
0.51.3836
0.61.3704
0.71.3598
0.81.3506
0.91.3429
1.01.3995

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{tuliobert2023,
  author = {Ortiz-Fuentes, Jorge},
  title = {Tulio Chilean Spanish Bert},
  year = 2023,
  url = {https://doi.org/10.57967/hf/1846},
}

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
f3d2aba

0 моделей