/ Модель

Характеристики

Контекст
514 токенов
Параметры
80,4 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
roberta · dense
Опубликована
11 янв 2023

bert-fromscratch-galician-tiny

Заполнение пропусковТекст → текст3 профессии

RoBERTa, обученная с нуля на галисийской Википедии, предсказывает замаскированные слова для экспериментов и задач обработки галисийского текста.

140скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены9 фев 2023

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

Это языковая модель RoBERTa для галисийского языка, созданная в рамках образовательного проекта по разработке технологий обработки естественного языка. Модель обучена с нуля на корпусе объёмом 305 МБ, полученном из галисийской Википедии; README указывает около 67 млн параметров, а метаданные — 80,4 млн параметров. Архитектура — RoBERTa с задачей masked language modeling, длина контекста — 514 токенов.

Основное применение — заполнение пропусков в тексте: модель предсказывает замаскированные слова и может использоваться для экспериментов с галисийским NLP, учебных проектов и прототипов. README приводит значение loss 1,6262 и описывает модель как созданную для педагогических и исследовательских целей. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0.

Сценарии применения

  • предсказание пропущенного слова в галисийском тексте
  • эксперименты с masked language modeling для галисийского языка
  • учебные проекты по обработке галисийского языка

Ограничения

README позиционирует модель для педагогических и исследовательских целей. В карточке расходятся сведения о размере: README указывает около 67 млн параметров, метаданные — 80,4 млн.

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

Descripción do modelo

Modelo de (~) 67M de parámetros, adestrado e afinado desde cero, usando un dataset en galego de 305MB obtido da wikipedia en galego.

No contexto da Resolución do 22 de decembro de 2021 da Secretaría Xeral de Educación e Formación Profesional pola que se convocan premios para o desenvolvemento de proxectos de innovación tecnolóxica ou científica e proxectos de innovación didáctica no ámbito da formación profesional en centros públicos dependentes da Consellería de Cultura, Educación e Universidade, baixo o nome de "Creación dun modelo de linguaxe adestrado previamente mediante técnicas de autoatención para explorar arquitecturas que permitan o seu uso en solucións de procesamento da linguaxe natural en galego tanto na docencia como na contorna empresarial"

Usos e limitacións

Este modelo foi creado con fins pedagóxicos e de investigación.

Hyperparametros de entrenamento

  • learning_rate: 1e-05
  • train_batch_size: 8
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • gradient_accumulation_steps: 32
  • total_train_batch_size: 256
  • optimizer: Adam with betas=(0.08113086280077723,0.8857246592117177) and epsilon=5.264065162059701e-07
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 15

Resultados

  • Loss: 1.6262

Versións

  • Transformers 4.24.0
  • Pytorch 1.13.1
  • Datasets 2.6.1
  • Tokenizers 0.11.0

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
RobertaForMaskedLM
Ревизия весов
ed08666

0 моделей