/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
205 млн
Лицензия
AGPL 3.0
Архитектура
bert · dense
Опубликована
2 мар 2022

bert-base-gl-cased

Заполнение пропусковТекст → текст3 профессии

Регистрозависимая базовая модель BERT для галисийского языка, предназначенная для заполнения пропусков и контекстных языковых задач.

84скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены9 фев 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

marcosgg/bert-base-gl-cased — базовая предварительно обученная модель BERT для галисийского языка, разработанная Marcos García. Это регистрозависимая архитектура BERT с 12 слоями и примерно 205,1 млн параметров; модель принимает текст и использует контекст длиной до 512 токенов. Она предназначена для задач заполнения пропусков в тексте и может служить основой для языковых задач на галисийском языке. Модель оценивали на задачах лексической семантики: распознавании омонимии и синонимии в контексте; результаты представлены на ACL 2021.

Модель обучена с учетом галисийской орфографии ILG/RAG и сохраняет регистр букв. Доступна в формате PyTorch. Лицензия — AGPL-3.0.

Сценарии применения

  • подстановка пропущенного слова в галисийском тексте
  • оценка вариантов слова по контексту
  • анализ омонимии в галисийских текстах
  • анализ синонимии в контексте

Ограничения

Контекст ограничен 512 токенами. Оценка в README описана для задач лексической семантики; качество на других задачах не охарактеризовано.

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

BERT for Galician (Base)

This is a base pre-trained BERT model (12 layers, cased) for Galician (ILG/RAG spelling). It was evaluated on lexical semantics tasks, using a dataset to identify homonymy and synonymy in context, and presented at ACL 2021.

There is also a small version (6 layers, cased): marcosgg/bert-small-gl-cased

Citation

If you use this model, please cite the following paper:

@inproceedings{garcia-2021-exploring,
    title = "Exploring the Representation of Word Meanings in Context: {A} Case Study on Homonymy and Synonymy",
    author = "Garcia, Marcos",
    booktitle = "Proceedings of the 59th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics and the 11th International Joint Conference on Natural Language Processing (Volume 1: Long Papers)",
    year = "2021",
    publisher = "Association for Computational Linguistics",
    url = "https://aclanthology.org/2021.acl-long.281",
    doi = "10.18653/v1/2021.acl-long.281",
    pages = "3625--3640"
}

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
89fde9b

0 моделей