/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
435 млн
Лицензия
MIT
Опубликована
2 мар 2022

gbert-large

Заполнение пропусковТекст → текст6 профессий

Крупная немецкоязычная модель BERT для предсказания замаскированных слов и дальнейшей адаптации к задачам обработки текста.

14 425скачиваний за 30 дней64лайкавеса обновлены26 сен 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

deepset/gbert-large — крупная языковая модель BERT для немецкого языка, созданная совместно авторами оригинальной German BERT и dbmdz BERT. Модель с архитектурой BERT large содержит около 434,5 млн параметров и обучена на корпусах Wikipedia, OPUS, OpenLegalData и OSCAR. Она рассчитана на заполнение пропусков в тексте: модель предсказывает замаскированный токен по контексту. Максимальная длина контекста — 512 токенов.

Модель подходит для языкового моделирования и как основа для задач обработки немецкого текста. В карточке приведены результаты на GermEval 2018 и GermEval 2014, где модель превзошла предшественников. Доступны веса PyTorch, Safetensors и TensorFlow. Лицензия — MIT.

Сценарии применения

  • предсказание пропущенных слов в немецком тексте
  • анализ контекста немецких предложений
  • создание признаков для классификации немецких текстов
  • дообучение модели для прикладных задач на немецком языке

Ограничения

Контекст ограничен 512 токенами. Карточка описывает немецкий язык; качество для других языков не подтверждено.

Для каких профессий подходит6

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

German BERT large

Released, Oct 2020, this is a German BERT language model trained collaboratively by the makers of the original German BERT (aka "bert-base-german-cased") and the dbmdz BERT (aka bert-base-german-dbmdz-cased). In our paper, we outline the steps taken to train our model and show that it outperforms its predecessors.

Overview

Paper: here
Architecture: BERT large
Language: German

Performance

GermEval18 Coarse: 80.08
GermEval18 Fine:   52.48
GermEval14:        88.16

See also:
deepset/gbert-base
deepset/gbert-large
deepset/gelectra-base
deepset/gelectra-large
deepset/gelectra-base-generator
deepset/gelectra-large-generator

Authors

Branden Chan: branden.chan@deepset.ai
Stefan Schweter: stefan@schweter.eu
Timo Möller: timo.moeller@deepset.ai

About us

deepset is the company behind the production-ready open-source AI framework Haystack.

Some of our other work:

Get in touch and join the Haystack community

We also have a Discord community open to everyone!

Twitter | LinkedIn | Discord | GitHub Discussions | Website | YouTube

By the way: we're hiring!

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · fill-mask

Нельзя запустить

Архитектура BertForMaskedLM неизвестна transformers в образе рантайма.

Класс архитектуры
BertForMaskedLM
Ревизия весов
b47b30c

0 моделей