/ Модель

Характеристики

Контекст
514 токенов
Параметры
94,4 млн
Лицензия
CC BY-SA 4.0
Архитектура
roberta · dense
Опубликована
21 июл 2023

Jerteh-81

Заполнение пропусковТекст → текст3 профессии

RoBERTa-модель для сербского языка, которая предсказывает пропущенные слова и векторизует слова в текстах на кириллице и латинице.

62скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены23 мая 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

Jerteh-81 — модель RoBERTa для сербского языка, разработанная Михайло Шкоричем при участии JeRTeh; вычисления выполнены на факультете горного дела и геологии. Модель содержит 94,4 млн параметров и обучалась на сербских корпусах общим объёмом около 4 млрд токенов. Она принимает текст на кириллице и латинице и предсказывает пропущенные слова в контексте; также может векторизовать слова.

Модель предназначена для задач маскированного языкового моделирования и получения векторных представлений сербских слов. Контекст составляет 514 токенов. Репозиторий содержит веса PyTorch в формате safetensors. Лицензия — CC BY-SA 4.0.

Сценарии применения

  • восстановление пропущенных слов в сербском тексте
  • получение векторных представлений сербских слов
  • анализ сербских текстов на кириллице
  • анализ сербских текстов на латинице

Ограничения

Модель предназначена для сербского языка и ограничена контекстом в 514 токенов; генеративный текст не является её основной задачей.

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

Pored skupova navedenih u metapodacima, model je obučavan i na ostalim korpusima Društva za jezičke resurse i tehnologije, uključujući korpuse savremenog srpskog jezika: SrpKor2013 i SrpKor2021, kao i korpus PDRS 1.0 razvijen od strane Instituta za Srpski jezik SANU.

Upotreba

>>> from transformers import pipeline
>>> unmasker = pipeline('fill-mask', model='jerteh/jerteh-81')
>>> unmasker("Kada bi čovek znao gde će pasti on bi<mask>.")
[{'score': 0.16073498129844666, 'token': 11379, 'token_str': ' pao', 'sequence': 'Kada bi čovek znao gde će pasti on bi pao.'},
 {'score': 0.14656540751457214, 'token': 10799, 'token_str': ' umro', 'sequence': 'Kada bi čovek znao gde će pasti on bi umro.'},
 {'score': 0.11459200084209442, 'token': 7797, 'token_str': ' otišao', 'sequence': 'Kada bi čovek znao gde će pasti on bi otišao.'},
 {'score': 0.061787571758031845, 'token': 7103, 'token_str': ' znao', 'sequence': 'Kada bi čovek znao gde će pasti on bi znao.'},
 {'score': 0.0532902330160141, 'token': 998, 'token_str': ' rekao', 'sequence': 'Kada bi čovek znao gde će pasti on bi rekao.'}]
>>> from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForMaskedLM
>>> from torch import LongTensor, no_grad
>>> from scipy import spatial
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('jerteh/jerteh-81')
>>> model = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained('jerteh/jerteh-81', output_hidden_states=True)
>>> x = " pas"
>>> y = " mačka"
>>> z = " svemir"
>>> tensor_x = LongTensor(tokenizer.encode(x, add_special_tokens=False)).unsqueeze(0)
>>> tensor_y = LongTensor(tokenizer.encode(y, add_special_tokens=False)).unsqueeze(0)
>>> tensor_z = LongTensor(tokenizer.encode(z, add_special_tokens=False)).unsqueeze(0)
>>> model.eval()
>>> with no_grad():
>>>     vektor_x = model(input_ids=tensor_x).hidden_states[-1].squeeze()
>>>     vektor_y = model(input_ids=tensor_y).hidden_states[-1].squeeze()
>>>     vektor_z = model(input_ids=tensor_z).hidden_states[-1].squeeze()
>>>     print(spatial.distance.cosine(vektor_x, vektor_y))
>>>     print(spatial.distance.cosine(vektor_x, vektor_z))
0.09954947233200073
0.21845555305480957

Citiranje

@article{skoric24modeli,
  author    = {Mihailo \vSkori\'c},
  title     = {Novi jezi\vcki modeli za srpski jezik},
  journal   = {Infoteka},
  volume    = {24},
  issue     = {1},
  year      = {2024},
  publisher = {Zajednica biblioteka univerziteta u Srbiji, Beograd},
  url       = {https://arxiv.org/abs/2402.14379}
}

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
28be70e

0 моделей