/ Модель

Характеристики

Контекст
514 токенов
Параметры
136 млн
Лицензия
CC BY-SA 4.0
Архитектура
roberta · dense

roberta-tagalog-base

Заполнение пропусковТекст → текст3 профессии

Регистрозависимая модель RoBERTa для тагальского языка, предсказывающая пропущенные токены в тексте.

486скачиваний за 30 дней5лайковвеса обновлены12 ноя 2021

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

RoBERTa Tagalog Base — базовая языковая модель для филиппинского языка тагаль (Filipino), разработанная авторами проекта и обученная на корпусе TLUnified. Это регистрозависимая модель архитектуры RoBERTa с примерно 136,3 млн параметров и контекстом до 514 токенов. Доступны веса в форматах PyTorch и TensorFlow.

Модель предназначена для заполнения пропусков в тексте: она предсказывает скрытые токены по окружающему контексту. Её можно использовать как основу для экспериментов и разработки NLP-инструментов для текстов на тагальском языке; карточка отмечает более крупный и тематически разнообразный корпус предобучения по сравнению с предыдущей моделью авторов. Лицензия — CC BY-SA 4.0.

Сценарии применения

  • восстановление пропущенных слов в текстах на тагальском языке
  • подстановка скрытых токенов в предложениях на филиппинском языке
  • создание базовой модели для NLP-экспериментов с тагальским текстом

Ограничения

Модель регистрозависимая и ориентирована на тагальский язык; качество для других языков и прикладных задач в карточке не описано.

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

RoBERTa Tagalog Base

Tagalog RoBERTa trained as an improvement over our previous Tagalog pretrained Transformers. Trained with TLUnified, a newer, larger, more topically-varied pretraining corpus for Filipino. This model is part of a larger research project. We open-source the model to allow greater usage within the Filipino NLP community.

This model is a cased model. We do not release uncased RoBERTa models.

Citations

All model details and training setups can be found in our papers. If you use our model or find it useful in your projects, please cite our work:

@article{cruz2021improving,
  title={Improving Large-scale Language Models and Resources for Filipino},
  author={Jan Christian Blaise Cruz and Charibeth Cheng},
  journal={arXiv preprint arXiv:2111.06053},
  year={2021}
}

Data and Other Resources

Data used to train this model as well as other benchmark datasets in Filipino can be found in my website at https://blaisecruz.com

Contact

If you have questions, concerns, or if you just want to chat about NLP and low-resource languages in general, you may reach me through my work email at me@blaisecruz.com

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
7ab976a

0 моделей