/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
129 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
bert · dense

chinese-roberta-wwm-ext

Заполнение пропусковТекст → текст3 профессии

Китайская предобученная BERT-модель с маскированием целых слов для предсказания пропущенных токенов и настройки под задачи понимания текста.

51 662скачиваний за 30 дней428лайковвеса обновлены1 мар 2022

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

hfl/chinese-roberta-wwm-ext — китайская предобученная модель семейства BERT с маскированием целых слов (Whole Word Masking), опубликованная HFL. Это плотная модель для заполнения пропусков в тексте: она предсказывает замаскированные токены и может служить основой для задач понимания китайского текста после соответствующей настройки. Модель содержит 129,5 млн параметров и принимает последовательности длиной до 512 токенов.

Модель предназначена прежде всего для обработки китайского языка. Доступны веса в форматах PyTorch, TensorFlow и Flax. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка описывает предобучение, но не приводит результатов оценки качества или специализированных ограничений; доступные сведения указывают на задачу заполнения масок.

Сценарии применения

  • предсказание замаскированных слов в китайском тексте
  • восстановление пропусков в предложениях на китайском языке
  • дообучение основы BERT для задач понимания китайского языка

Ограничения

В карточке нет результатов оценки качества и количественных сравнений. Модель описана как предобученная основа; для специализированных задач может потребоваться дообучение.

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

Please use 'Bert' related functions to load this model!

Chinese BERT with Whole Word Masking

For further accelerating Chinese natural language processing, we provide Chinese pre-trained BERT with Whole Word Masking.

Pre-Training with Whole Word Masking for Chinese BERT
Yiming Cui, Wanxiang Che, Ting Liu, Bing Qin, Ziqing Yang, Shijin Wang, Guoping Hu

This repository is developed based on:https://github.com/google-research/bert

You may also interested in,

More resources by HFL: https://github.com/ymcui/HFL-Anthology

Citation

If you find the technical report or resource is useful, please cite the following technical report in your paper.

@inproceedings{cui-etal-2020-revisiting,
    title = "Revisiting Pre-Trained Models for {C}hinese Natural Language Processing",
    author = "Cui, Yiming  and
      Che, Wanxiang  and
      Liu, Ting  and
      Qin, Bing  and
      Wang, Shijin  and
      Hu, Guoping",
    booktitle = "Proceedings of the 2020 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing: Findings",
    month = nov,
    year = "2020",
    address = "Online",
    publisher = "Association for Computational Linguistics",
    url = "https://www.aclweb.org/anthology/2020.findings-emnlp.58",
    pages = "657--668",
}
@article{chinese-bert-wwm,
  title={Pre-Training with Whole Word Masking for Chinese BERT},
  author={Cui, Yiming and Che, Wanxiang and Liu, Ting and Qin, Bing and Yang, Ziqing and Wang, Shijin and Hu, Guoping},
  journal={arXiv preprint arXiv:1906.08101},
  year={2019}
 }

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
5c58d0b

0 моделей