/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
136 млн
Лицензия
CC BY-NC-SA 4.0
Архитектура
bert · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
14 июн 2023

bert-base-japanese_nothing-bpe

Заполнение пропусковТекст → текст3 профессии

Базовая японская BERT-модель hitachi-nlp для предсказания пропущенных токенов в тексте.

271скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены16 июн 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

hitachi-nlp разработала японскую базовую BERT-модель с токенизатором Nothing + BPE. Модель содержит 136,3 млн параметров, использует архитектуру BERT для языкового моделирования с масками и рассчитана на контекст до 512 токенов. Она предназначена для заполнения пропусков в японском тексте и может служить основой для других задач обработки японского языка.

Для токенизации требуется отдельный словарь Nothing + BPE из репозитория разработчика. Модель распространяется в формате PyTorch; лицензия CC BY-NC-SA 4.0 требует атрибуции, распространять производные материалы на тех же условиях и запрещает коммерческое использование.

Сценарии применения

  • заполнение пропусков в японских предложениях
  • предсказание замаскированных слов при анализе японского текста
  • дообучение BERT для задач обработки японского языка

Ограничения

Для токенизации нужен отдельный словарь Nothing + BPE. Лицензия запрещает коммерческое использование.

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

Japanese BERT-base (Nothing + BPE)

How to load the tokenizer

Please download the dictionary file for Nothing + BPE from our GitHub repository. Then you can load the tokenizer by specifying the path of the dictionary file to dict_path.

from typing import Optional

from tokenizers import Tokenizer, NormalizedString, PreTokenizedString
from tokenizers.processors import BertProcessing
from tokenizers.pre_tokenizers import PreTokenizer
from transformers import PreTrainedTokenizerFast

# load a tokenizer
dict_path = /path/to/nothing_bpe.json
tokenizer = Tokenizer.from_file(dict_path)
tokenizer.post_processor = BertProcessing(
    cls=("[CLS]", tokenizer.token_to_id('[CLS]')),
    sep=("[SEP]", tokenizer.token_to_id('[SEP]'))
)

# convert to PreTrainedTokenizerFast
tokenizer = PreTrainedTokenizerFast(
    tokenizer_object=tokenizer,
    unk_token='[UNK]',
    cls_token='[CLS]',
    sep_token='[SEP]',
    pad_token='[PAD]',
    mask_token='[MASK]'
)
# Test
test_str = "こんにちは。私は形態素解析器について研究をしています。"
tokenizer.convert_ids_to_tokens(tokenizer(test_str).input_ids)
# -> ['[CLS]','こん','に','ち','は','。','私は','形態','素','解析','器','について','研究','を','してい','ます','。','[SEP]']

How to load the model

from transformers import AutoModelForMaskedLM
model = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained("hitachi-nlp/bert-base_nothing-bpe")

See our repository for more details!

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
804731b

0 моделей