/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
159 млн
Архитектура
modernbert · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
4 фев 2025

Modern-EgyBert-Base

Заполнение пропусковТекст → текст3 профессии

Дообученная ModernBERT для предсказания пропущенных токенов в текстах на египетском арабском.

12скачиваний за 30 дней9лайковвеса обновлены23 фев 2025

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

Modern EgyBert Base — дообученная модель семейства ModernBERT, опубликованная metga97. Она обучена на египетском арабском подмножестве корпуса FineWeb2 и предназначена для предсказания пропущенных токенов в тексте. Модель имеет 159,4 млн параметров, работает с архитектурой ModernBertForMaskedLM и принимает последовательности длиной до 8192 токенов.

Модель подходит для восстановления пропусков и анализа контекста в текстах на египетском арабском. В README приведён eval_loss 2,2641 после четырёх эпох обучения; этот показатель сам по себе не позволяет сравнить качество с другими моделями. Веса доступны в формате safetensors через библиотеку Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • восстановление пропущенных слов в египетском арабском тексте
  • подбор вероятного слова по контексту
  • оценка языкового контекста египетских арабских фраз

Ограничения

Обучение заявлено для египетского арабского, поэтому качество на других вариантах арабского и языках не установлено. В доступных данных нет сравнительных оценок качества и сведений о лицензии.

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

egyptian_modernbert_fineweb2

Modern EgyBert is a 🤗 Modern Bert transformers model trained on the Egyptian Arabic Split of the FineWeb2 dataset.

Language(s) (NLP): Egyptian Arabic

Finetuned from model: Modern Bert Base

It achieves the following results on the evaluation set:

  • eval_loss: 2.2641
  • eval_runtime: 134.9987
  • eval_samples_per_second: 68.267
  • eval_steps_per_second: 8.533
  • epoch: 4
  • step: 190000

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 5e-05
  • train_batch_size: 32
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
  • lr_scheduler_type: linear
  • lr_scheduler_warmup_steps: 500
  • num_epochs: 4

Framework versions

  • Transformers 4.49.0.dev0
  • Pytorch 2.5.1+cu124
  • Datasets 3.2.0
  • Tokenizers 0.21.0

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers · fill-mask

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
ModernBertForMaskedLM
Ревизия весов
d61b52d

0 моделей