Китайская BERT-модель с маскированным языковым моделированием для заполнения пропусков и задач понимания китайского языка.
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
moddells/babylm1 — кандидат Chinese BabyLM для задач понимания китайского языка, сохранённый в виде весов продолженного обучения модели с маскированным языковым моделированием. README приводит локальные результаты на наборах ZhoBLiMP, AFQMC, OCNLI, TNEWS и CLUEWSC2020, включая среднюю оценку NLU 67,9199. Модель построена на архитектуре BERT, содержит 119,4 млн параметров и принимает текст для предсказания замаскированных фрагментов; длина контекста — 258 токенов.
Модель подходит для заполнения пропусков в китайском тексте и экспериментов с пониманием китайского языка. README называет её кандидатом и описывает локальные оценки, поэтому результаты отражают конкретный набор тестов, а не универсальную гарантию качества. Лицензия — Apache-2.0.
README сообщает оценки на нескольких наборах китайского NLU, но они не гарантируют качество на других данных и сценариях. Контекст ограничен 258 токенами.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
本仓库保存 Chinese BabyLM 本地流水线中的 score_24_char8k_mlm_continue15 权重。
评估日期：2026-06-10/2026-06-11
对应本地汇总文件：
outputs/eval/leaderboard_v10_submit_all_20260610.json模型权重 SHA256：
046585ab3eb83fb4168d2d877f8dd6d94577c89399d95a1bf055e3ef682f5d56На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · fill-mask
Подбираем GPU…