/ Модель

Характеристики

Контекст
514 токенов
Параметры
305 млн
Лицензия
CC BY 4.0
Архитектура
xlm-roberta · dense
Опубликована
19 авг 2022

hindi-roberta

Заполнение пропусковТекст → текст

HindRoBERTa — дообученная на текстах на хинди модель XLM-RoBERTa для предсказания пропущенных слов.

101скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены17 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

HindRoBERTa — языковая модель L3Cube-Pune для хинди, созданная дообучением XLM-RoBERTa-base на общедоступных корпусах текстов на хинди. Это плотная трансформерная модель с архитектурой XLM-RoBERTa и примерно 305,2 млн параметров; она принимает текст и предсказывает пропущенные в нём токены. Подходит для восстановления маскированных слов и как языковая основа для экспериментов с обработкой текстов на хинди.

Модель рассчитана прежде всего на хинди, записанный деванагари. Контекст составляет до 514 токенов. Доступен формат PyTorch, лицензия — CC BY 4.0. Карточка ссылается на исследовательскую работу L3Cube о предварительно обученных моделях для хинди и маратхи.

Сценарии применения

  • восстановление пропущенных слов в тексте на хинди
  • подстановка маскированных токенов при подготовке текстовых данных на хинди
  • эксперименты с языковым моделированием для хинди
  • создание признаков для приложений обработки текстов на хинди

Ограничения

Модель ориентирована на хинди и не предназначена для генерации связного текста в режиме диалога; максимальная длина контекста — 514 токенов.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

HindRoBERTa

HindRoBERTa is a Hindi RoBERTa model. It is a multilingual RoBERTa (xlm-roberta-base) model fine-tuned on publicly available Hindi monolingual datasets. [project link] (https://github.com/l3cube-pune/MarathiNLP)

More details on the dataset, models, and baseline results can be found in our [ paper ] .

Citing:

@article{joshi2022l3cubehind,
  title={L3Cube-HindBERT and DevBERT: Pre-Trained BERT Transformer models for Devanagari based Hindi and Marathi Languages},
  author={Joshi, Raviraj},
  journal={arXiv preprint arXiv:2211.11418},
  year={2022}
}

Other Monolingual Indic BERT models are listed below: Marathi BERT Marathi RoBERTa Marathi AlBERT

Hindi BERT Hindi RoBERTa Hindi AlBERT

Dev BERT Dev RoBERTa Dev AlBERT

Kannada BERT Telugu BERT Malayalam BERT Tamil BERT Gujarati BERT Oriya BERT Bengali BERT Punjabi BERT Assamese BERT

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
XLMRobertaForMaskedLM
Ревизия весов
c1b6879

0 моделей