/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
1,3 млн
Архитектура
bert · dense
Опубликована
23 дек 2022

microbert-coptic-mxp

ЭмбеддингиТекст → embedding3 профессии

Компактная BERT-модель для извлечения признаков и контекстных представлений коптского текста.

94скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены2 июл 2025

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Эмбеддинги» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

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

lgessler/microbert-coptic-mxp — компактная модель семейства BERT для извлечения признаков из текстов на коптском языке. По README, MicroBERT предварительно обучена на корпусе Coptic SCRIPTORIUM с 970 642 токенами и использует обучение с маскированным языковым моделированием, а также supervision для тегирования XPOS и синтаксического анализа зависимостей Universal Dependencies. Модель содержит 1,3 млн параметров, принимает текст и имеет контекстное окно 512 токенов.

Модель предназначена для получения контекстных представлений коптского текста, которые можно применять в NLP-системах и downstream-задачах, связанных с морфологической и синтаксической разметкой. В карточке Hugging Face указаны архитектура BERT и задача feature-extraction; веса доступны в форматах PyTorch и Safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • получение эмбеддингов коптских текстов
  • подготовка представлений для морфологической разметки коптского языка
  • подготовка представлений для синтаксического анализа коптского языка

Ограничения

Контекст модели ограничен 512 токенами. README описывает обучение на конкретных корпусах коптского языка; качество на других вариантах данных не установлено.

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

This is a MicroBERT model for Coptic.

  • Its suffix is -mxp, which means that it was pretrained using supervision from masked language modeling, XPOS tagging, and UD dependency parsing.
  • The unlabeled Coptic data was taken from version 4.2.0 of the Coptic SCRIPTORIUM corpus, totaling 970,642 tokens.
  • The UD treebank UD_Coptic_Scriptorium, v2.9, totaling 48,632 tokens, was used for labeled data.

Please see the repository and the paper for more details.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
BertModel
Ревизия весов
e09cbe3

0 моделей