/ Модель

Характеристики

Контекст
514 токенов
Параметры
81,2 млн
Архитектура
roberta · dense
Опубликована
2 мар 2022

roberta-small

Заполнение пропусковТекст → текст3 профессии

Предварительно обученная корейская RoBERTa-модель для предсказания скрытых слов и токенов в тексте.

4 891скачиваний за 30 дней14лайковвеса обновлены27 июл 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

KLUE RoBERTa small — предварительно обученная на корейском языке модель семейства RoBERTa, опубликованная проектом KLUE. Она предназначена для заполнения пропусков в тексте: модель предсказывает слово или токен, скрытый специальной маской. Чекпойнт содержит 81,2 млн параметров, использует архитектуру RobertaForMaskedLM и поддерживает контекст до 514 токенов.

Модель работает с текстом на корейском языке и доступна в форматах PyTorch и safetensors. Для токенизации карточка рекомендует BertTokenizer; AutoTokenizer загружает его автоматически. Это базовая предварительно обученная модель, которую можно использовать для заполнения масок или адаптировать к другим задачам обработки корейского языка. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • предсказание пропущенного слова в корейском предложении
  • восстановление замаскированных токенов в тексте
  • получение базовой модели для адаптации к задачам корейского языка

Ограничения

Модель предназначена для корейского языка и заполнения масок; для других задач может потребоваться дополнительная адаптация.

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 small

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-small")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("klue/roberta-small")

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
b6b4c36

0 моделей