/ Модель

Характеристики

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

norbert

Заполнение пропусковТекст → текст3 профессии

Норвежская BERT-модель для предсказания замаскированных слов в тексте.

182скачиваний за 30 дней9лайковвеса обновлены3 мар 2024

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

NorBERT — норвежская языковая модель семейства BERT, представленная разработчиками ltg. Версия 1.1 выпущена в феврале 2021 года. Модель предназначена для задачи заполнения пропусков в тексте: она предсказывает подходящий токен на месте маски.

Модель содержит 138,5 млн параметров и принимает последовательности длиной до 512 токенов. В метаданных указана поддержка норвежского языка и доступны реализации для PyTorch, TensorFlow и JAX, включая веса в формате safetensors. Лицензия — CC BY 4.0.

В README разработчики рекомендуют для новых проектов семейство NorBERT-3, выпущенное в 2023 году. Это указывает на наличие более нового поколения моделей, которое стоит рассмотреть для актуальных задач норвежского языка.

Сценарии применения

  • заполнение пропущенных слов в норвежском тексте
  • получение контекстных представлений норвежских слов
  • оценка вариантов слова в контексте по вероятности

Ограничения

Контекст ограничен 512 токенами. В README разработчики рекомендуют использовать более новое семейство NorBERT-3 для новых проектов.

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

Quickstart

Release 1.1 (February 13, 2021)

Please check also our newer models: NorBERT 2 and NorBERT 3, trained on a much larger corpus and with better architectures.

Download the model here:

  • Cased Norwegian BERT Base: 216.zip

More about NorBERT training corpora and training procedure: http://norlm.nlpl.eu/

Associated code: https://github.com/ltgoslo/NorBERT

Check this paper for more details:

Andrey Kutuzov, Jeremy Barnes, Erik Velldal, Lilja Øvrelid, Stephan Oepen. Large-Scale Contextualised Language Modelling for Norwegian, NoDaLiDa'21 (2021)

NorBERT was trained as a part of NorLM, a joint initiative of the projects EOSC-Nordic (European Open Science Cloud) and SANT (Sentiment Analysis for Norwegian), coordinated by the Language Technology Group (LTG) at the University of Oslo.

The computations were performed on resources provided by UNINETT Sigma2 - the National Infrastructure for High Performance Computing and Data Storage in Norway.

NorBERT-3

In 2023, we released a new family of NorBERT-3 language models for Norwegian. In general, we now recommend using these models:

NorBERT-3 is described in detail in this paper: NorBench – A Benchmark for Norwegian Language Models (Samuel et al., NoDaLiDa 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
080e532

0 моделей