Базовая Funnel Transformer модель для извлечения признаков из корейского текста.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Вместе с другими моделями категории «Эмбеддинги» — сравнение идёт внутри одной категории.
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
kykim/funnel-kor-base — базовая модель Funnel Transformer для корейского языка. По README, её обучили на 70 ГБ корейских текстов с токенизатором на 42 000 подслов в нижнем регистре. Модель загружается через Transformers как FunnelModel и предназначена для извлечения признаков из текста; контекст составляет до 512 токенов.
Полученные представления можно использовать как основу для последующих задач обработки корейского текста. В метаданных указаны реализации PyTorch и TensorFlow. Лицензия в предоставленных данных не указана.
Контекст ограничен 512 токенами. Карточка не приводит результатов оценки качества или подробностей лицензии.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
from transformers import FunnelTokenizer, FunnelModel
tokenizer = FunnelTokenizer.from_pretrained("kykim/funnel-kor-base")
model = FunnelModel.from_pretrained("kykim/funnel-kor-base")
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…