/ Модель

Характеристики

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

hing-roberta-mixed

Заполнение пропусковТекст → текст3 профессии

Дообученная на хинди-английском смешанном тексте XLM-RoBERTa-модель для предсказания пропущенных токенов.

251скачиваний за 30 дней1лайквеса 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

HingRoBERTa-Mixed — модель L3Cube-Pune для работы с текстом на хинди и английском, смешанными в одном высказывании. Она основана на XLM-RoBERTa и дообучена на корпусе L3Cube-HingCorpus; поддерживает текст в латинице и деванагари. В метаданных указаны 305,2 млн параметров и контекст до 514 токенов.

Модель предназначена для задачи fill-mask: она предсказывает пропущенные токены в хинди-английском код-свитчинге и может применяться для языковых экспериментов с такими текстами. Репозиторий содержит веса PyTorch и Safetensors. Модель распространяется по лицензии CC BY 4.0.

Сценарии применения

  • предсказание пропущенного слова в хинди-английском тексте
  • подстановка маскированных токенов в тексте на хинди латиницей
  • подстановка маскированных токенов в тексте на хинди деванагари
  • языковые эксперименты с хинди-английским код-свитчингом

Ограничения

Модель специализирована на смешанном хинди-английском тексте и задаче заполнения маски; README не приводит оценок качества или подробных рекомендаций для других задач.

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

HingRoBERTa-Mixed

HingRoBERTa-Mixed is a Hindi-English code-mixed BERT model trained on roman + devanagari text. It is a xlm-RoBERTa model fine-tuned on mixed script 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
XLMRobertaForMaskedLM
Ревизия весов
52fe19a

0 моделей