/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
205 млн
Лицензия
CC BY 4.0
Архитектура
bert · dense
Опубликована
4 мар 2022

hing-mbert

Заполнение пропусковТекст → текст3 профессии

HingMBERT — дообученная на смешанном корпусе модель BERT для предсказания пропущенных слов в текстах на хинди и английском, записанных латиницей.

104скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены20 июл 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

HingMBERT — модель семейства BERT, разработанная L3Cube-Pune для обработки текстов на хинди и английском, смешанных в одном сообщении и записанных латиницей. Это mBERT, дообученная на корпусе L3Cube-HingCorpus.

Модель предназначена для предсказания замаскированных токенов в смешанном хинди-английском тексте. Она основана на плотной архитектуре BERT с 205,1 млн параметров, принимает последовательности длиной до 512 токенов и распространяется в форматах PyTorch и safetensors.

Лицензия CC BY 4.0. Карточка не приводит отдельных оценок качества или сведений об ограничениях сверх области обучения модели; её специализация на латинской записи хинди-английских текстов может ограничивать применимость к другим языкам и письменностям.

Сценарии применения

  • подстановка пропущенного токена в смешанном хинди-английском тексте
  • анализ языковых шаблонов в латинской записи хинди-английских сообщений
  • оценка контекстной уместности слова в Hinglish-тексте

Ограничения

Модель обучена на смешанных хинди-английских текстах в латинской записи, поэтому её пригодность для других языковых сочетаний и письма деванагари не подтверждена. В карточке не приведены отдельные оценки качества.

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

HingMBERT

HingBERT is a Hindi-English code-mixed BERT model trained on roman text. It is a mBERT model fine-tuned on L3Cube-HingCorpus. [dataset link] (https://github.com/l3cube-pune/code-mixed-nlp)

More details on the dataset, models, and baseline results can be found in our [paper] (https://arxiv.org/abs/2204.08398)

Other models from HingBERT family: HingBERT HingMBERT HingBERT-Mixed HingBERT-Mixed-v2 HingRoBERTa HingRoBERTa-Mixed HingGPT HingGPT-Devanagari HingBERT-LID

@inproceedings{nayak-joshi-2022-l3cube,
    title = "{L}3{C}ube-{H}ing{C}orpus and {H}ing{BERT}: A Code Mixed {H}indi-{E}nglish Dataset and {BERT} Language Models",
    author = "Nayak, Ravindra  and Joshi, Raviraj",
    booktitle = "Proceedings of the WILDRE-6 Workshop within the 13th Language Resources and Evaluation Conference",
    month = jun,
    year = "2022",
    address = "Marseille, France",
    publisher = "European Language Resources Association",
    url = "https://aclanthology.org/2022.wildre-1.2",
    pages = "7--12",
}

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
BertForMaskedLM
Ревизия весов
8de0a17

0 моделей