/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
131 млн
Лицензия
afl-3.0
Архитектура
bert · dense
Опубликована
5 июл 2023

ChineseBERT-base

Заполнение пропусковТекст → текст3 профессии

Адаптированная ChineseBERT-модель для заполнения пропусков и получения представлений китайского текста через Hugging Face API.

56скачиваний за 30 дней8лайковвеса обновлены13 янв 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

iioSnail/ChineseBERT-base — это адаптированная для прямой загрузки через API Hugging Face версия ChineseBERT-base, основанной на архитектуре BERT и разработанной ShannonAI. В модели на 131,1 млн параметров предсказание замаскированных токенов усилено информацией о начертании и пиньине китайских иероглифов; она принимает текст и рассчитана на контекст до 512 токенов.

Модель предназначена для заполнения пропусков в китайском тексте и получения скрытых представлений токенов, которые можно использовать в других NLP-сценариях. README указывает, что её можно вызывать как обычную BERT-модель через Hugging Face API; для токенизации может потребоваться библиотека pypinyin. Репозиторий содержит веса PyTorch и Safetensors и распространяется по лицензии AFL-3.0.

Сценарии применения

  • восстановление замаскированных иероглифов в китайском тексте
  • подготовка контекстных представлений китайских предложений
  • извлечение скрытых состояний токенов для последующих NLP-задач

Ограничения

Модель рассчитана на китайский язык и контекст до 512 токенов. Для работы токенизатора README рекомендует установить pypinyin; при локальной загрузке описана возможная проблема с именем модуля transformers_modules.

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

ChineseBERT-base

本项目是将ChineseBERT进行了加工,可供使用者直接使用HuggingFace API进行调用,无需再进行多余的代码配置。

原论文地址: ChineseBERT: Chinese Pretraining Enhanced by Glyph and Pinyin Information Zijun Sun, Xiaoya Li, Xiaofei Sun, Yuxian Meng, Xiang Ao, Qing He, Fei Wu and Jiwei Li

原项目地址: ChineseBERT github link

原模型地址: ShannonAI/ChineseBERT-base (该模型无法直接使用HuggingFace API调用)

本项目使用方法

Open In Colab

  1. 安装pypinyin
pip install pypinyin
  1. 使用AutoClass加载tokenizer和model
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("iioSnail/ChineseBERT-base", trust_remote_code=True)
model = AutoModel.from_pretrained("iioSnail/ChineseBERT-base", trust_remote_code=True)
  1. 之后与普通BERT使用方法一致
inputs = tokenizer(["我 喜 [MASK] 猫"], return_tensors='pt')
logits = model(**inputs).logits

print(tokenizer.decode(logits.argmax(-1)[0, 1:-1]))

输出:

tokenizer.decode(logits.argmax(-1)[0, 1:-1])

获取hidden_state的方法:model.bert(**inputs).last_hidden_state

常见问题

  1. 网络问题,例如:Connection Error

解决方案:将模型下载到本地使用。批量下载方案可参考该博客

  1. 将模型下载到本地使用时出现报错:ModuleNotFoundError: No module named 'transformers_modules.iioSnail/ChineseBERT-base'

解决方案:将 iioSnail/ChineseBERT-base 改为 iioSnail\ChineseBERT-base

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
GlyceBertForMaskedLM
Ревизия весов
5dea5bb

0 моделей