/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
205 млн
Лицензия
CC BY 4.0
Архитектура
bert · dense
Опубликована
14 апр 2023

me-bert-mixed

Заполнение пропусковТекст → текст3 профессии

Дообученная модель BERT для восстановления замаскированных токенов в код-смешанных текстах на маратхи и английском.

56скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены22 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

MeBERT-Mixed — модель семейства BERT, разработанная авторами проекта MeBERT и дообученная на корпусе L3Cube-MeCorpus. Она предназначена для работы с код-смешанным текстом на маратхи и английском, записанным латиницей и письмом деванагари. Модель содержит 205,1 млн параметров, принимает последовательности длиной до 512 токенов и поддерживает задачу восстановления замаскированных токенов.

Модель подходит для языковых исследований и построения систем, которым нужно предсказывать пропущенные слова в маратхи-английских текстах. Она основана на multilingual BERT и обучена на корпусе, ориентированном на код-смешанный язык. Репозиторий содержит веса PyTorch; лицензия — CC BY 4.0.

Сценарии применения

  • предсказание пропущенных слов в код-смешанных сообщениях на маратхи и английском
  • оценка языковых представлений для код-смешанного маратхи
  • подготовка признаков для исследований маратхи-английских текстов

Ограничения

Модель предназначена для код-смешанного маратхи и английского и может хуже работать на других языках и типах текста. Максимальная длина контекста составляет 512 токенов.

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

MeBERT-Mixed

MeBERT-Mixed is a Marathi-English code-mixed BERT model trained on Roman + Devanagari text. It is a mBERT model fine-tuned on full L3Cube-MeCorpus. [dataset link] (https://github.com/l3cube-pune/MarathiNLP)

More details on the dataset, models, and baseline results can be found in our [paper] (https://arxiv.org/abs/2306.14030)

Other models from MeBERT family: MeBERT MeRoBERTa

MeBERT-Mixed MeBERT-Mixed-v2 MeRoBERTa-Mixed

MeLID-RoBERTa MeHate-RoBERTa MeSent-RoBERTa MeHate-BERT MeLID-BERT

Citing:

@article{chavan2023my,
  title={My Boli: Code-mixed Marathi-English Corpora, Pretrained Language Models and Evaluation Benchmarks},
  author={Chavan, Tanmay and Gokhale, Omkar and Kane, Aditya and Patankar, Shantanu and Joshi, Raviraj},
  journal={arXiv preprint arXiv:2306.14030},
  year={2023}
}

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
fcb779a

0 моделей