/ Модель

Характеристики

Контекст
514 токенов
Параметры
435 млн
Архитектура
roberta · dense
Опубликована
2 мар 2022

roberta-large

Заполнение пропусковТекст → текст3 профессии

Предобученная крупная RoBERTa для корейского языка, предназначенная прежде всего для заполнения пропусков в тексте.

11 728скачиваний за 30 дней67лайковвеса обновлены12 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

KLUE RoBERTa large — предварительно обученная на корейском языке модель семейства RoBERTa, опубликованная проектом KLUE. Она предназначена для задач понимания корейского текста; метаданные указывают основную задачу заполнения пропусков в тексте. Модель содержит 435,4 млн параметров, использует архитектуру RobertaForMaskedLM и принимает последовательности длиной до 514 токенов.

Модель подходит для подстановки наиболее вероятных токенов вместо маскированных фрагментов корейского текста и как предобученная основа для последующей адаптации к задачам обработки корейского языка. Для загрузки токенизатора в Transformers карточка рекомендует AutoTokenizer, который использует BertTokenizer. Веса доступны в форматах PyTorch и Safetensors; лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • восстановление пропущенных слов в корейском тексте
  • оценка вероятных подстановок для маскированных фрагментов
  • создание основы для дообучения на задачах понимания корейского языка

Ограничения

Основная задача модели — заполнение масок; для других сценариев может потребоваться дообучение. Контекст ограничен 514 токенами.

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

KLUE RoBERTa large

Pretrained RoBERTa Model on Korean Language. See Github and Paper for more details.

How to use

NOTE: Use BertTokenizer instead of RobertaTokenizer. (AutoTokenizer will load BertTokenizer)

from transformers import AutoModel, AutoTokenizer

model = AutoModel.from_pretrained("klue/roberta-large")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("klue/roberta-large")

BibTeX entry and citation info

@misc{park2021klue,
      title={KLUE: Korean Language Understanding Evaluation},
      author={Sungjoon Park and Jihyung Moon and Sungdong Kim and Won Ik Cho and Jiyoon Han and Jangwon Park and Chisung Song and Junseong Kim and Yongsook Song and Taehwan Oh and Joohong Lee and Juhyun Oh and Sungwon Lyu and Younghoon Jeong and Inkwon Lee and Sangwoo Seo and Dongjun Lee and Hyunwoo Kim and Myeonghwa Lee and Seongbo Jang and Seungwon Do and Sunkyoung Kim and Kyungtae Lim and Jongwon Lee and Kyumin Park and Jamin Shin and Seonghyun Kim and Lucy Park and Alice Oh and Jungwoo Ha and Kyunghyun Cho},
      year={2021},
      eprint={2105.09680},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CL}
}

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
28d9112

0 моделей