Дообученная RoBERTa для предсказания пропущенных токенов в текстах на фарси.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
hezarai/roberta-fa-mask-filling — модель RoBERTa для заполнения пропусков в тексте на фарси. Разработчик — Hezarai; модель дообучена на базе hezarai/roberta-base-fa и распространяется в формате PyTorch через библиотеку Hezar.
Модель предсказывает подходящие токены вместо маски в заданном контексте, например для восстановления пропущенного слова или анализа языковых шаблонов на фарси. Карточка не сообщает размер модели, длину контекста или условия лицензии.
Модель предназначена для заполнения масок, а не для свободной генерации текста; качество зависит от контекста и языковых данных.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
A RoBERTa model for mask filling. The base RoBERTa model is initialized from https://huggingface.co/HooshvareLab/roberta-fa-zwnj-base.
pip install hezar
from hezar.models import Model
model = Model.load("hezarai/roberta-fa-mask-filling")
inputs = ["ایشالا از <mask> شروع میکنم"]
outputs = model.predict(inputs)
print(outputs)
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · hezar · fill-mask
В репозитории нет config.json: не понять архитектуру модели.