/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
138 млн
Архитектура
deberta-v2 · dense
Опубликована
25 мар 2024

malaysian-debertav2-base

Языковая модель3 профессии

Базовая модель DeBERTaV2, предварительно обученная на малайских текстах для понимания языка и дальнейшего дообучения.

33скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены26 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

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.

Сценарии применения

  • дообучение классификатора малайских текстов
  • извлечение сущностей из малайскоязычных документов после адаптации
  • создание модели для поиска ответов в малайских текстах после дообучения

Ограничения

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.

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

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

У модели не указана задача.

Класс архитектуры
DebertaV2EmdForPreTraining
Ревизия весов
14a359f

0 моделей