Pretrain BASE 512 masking context length DebertaV2 on Malaysian text
Special thanks to https://github.com/aisyahrzk for pretraining DebertaV2 Base.
WanDB at https://wandb.ai/aisyahrazak/deberta-base?nw=nwuseraisyahrazak
Базовая модель DeBERTaV2, предварительно обученная на малайских текстах для понимания языка и дальнейшего дообучения.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
mesolitica/malaysian-debertav2-base — базовая модель DeBERTaV2, предварительно обученная разработчиком Mesolitica на текстах на малайском языке. Модель содержит 137,8 млн параметров и рассчитана на контекст до 4096 токенов; в репозитории указаны веса в формате safetensors.
Это базовый чекпойнт для задач понимания малайского текста и последующего дообучения под конкретные сценарии, например классификацию или извлечение информации. README указывает на предварительное обучение с маскированием токенов и длину контекста 512 для этого режима. Конкретные показатели качества и готовые прикладные задачи не приведены. Лицензия в предоставленных данных не указана.
README описывает базовое предварительное обучение, но не сообщает метрики и результаты для прикладных задач; для них может потребоваться дообучение. Лицензия не указана в предоставленных данных.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Special thanks to https://github.com/aisyahrzk for pretraining DebertaV2 Base.
WanDB at https://wandb.ai/aisyahrazak/deberta-base?nw=nwuseraisyahrazak
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
У модели не указана задача.