/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
212 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
bert · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
26 июн 2023

BEREL

Заполнение пропусковТекст → текст3 профессии

BEREL — модель BERT для заполнения пропусков и языкового анализа раввинистических текстов на иврите.

177скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены12 мая 2025

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

BEREL — версия 1.0 модели BERT для раввинистического языка, разработанная командой авторов Avi Shmidman, Joshua Guedalia, Shaltiel Shmidman, Cheyn Shmuel Shmidman, Eli Handel и Moshe Koppel. Это плотная модель с архитектурой BertForMaskedLM, предназначенная для заполнения пропусков в тексте. Она содержит 211,6 млн параметров, работает с контекстом до 512 токенов и доступна в форматах PyTorch и Safetensors через библиотеку Transformers. Модель рассчитана на тексты на иврите; название указывает на раввинистически кодированный язык.

Модель подходит для задач языкового моделирования и анализа исторических или раввинистических текстов на иврите. Авторы указывают, что BEREL 3.0 является улучшенной версией. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • восстановление пропущенных слов в раввинистических текстах
  • предсказание замаскированных токенов на иврите
  • подготовка текстовых представлений для анализа раввинистической литературы

Ограничения

В README отмечено, что BEREL 3.0 является улучшенной версией; данная карточка относится к версии 1.0. Контекст ограничен 512 токенами.

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

Update 2025-5-12: This model is BEREL version 1.0. We are now happy to provide a much improved BEREL_3.0.

Introducing BEREL: BERT Embeddings for Rabbinic-Encoded Language

When using BEREL, please reference:

Avi Shmidman, Joshua Guedalia, Shaltiel Shmidman, Cheyn Shmuel Shmidman, Eli Handel, Moshe Koppel, "Introducing BEREL: BERT Embeddings for Rabbinic-Encoded Language", Aug 2022 [arXiv:2208.01875]

  1. Usage:
from transformers import AutoTokenizer, BertForMaskedLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('dicta-il/BEREL')
model = BertForMaskedLM.from_pretrained('dicta-il/BEREL')

# for evaluation, disable dropout
model.eval()

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers · fill-mask

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
BertForMaskedLM
Ревизия весов
029fa61

0 моделей