/ Модель

Характеристики

Контекст
514 токенов
Параметры
96,6 млн
Архитектура
roberta · dense
Опубликована
2 мар 2022

TajBERTo

Заполнение пропусковТекст → текст3 профессии

TajBERTo — казахская модель RoBERTa для предсказания пропущенных слов и фрагментов текста.

28скачиваний за 30 дней5лайковвеса обновлены7 авг 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

TajBERTo — языковая модель на архитектуре RoBERTa объёмом 96,6 млн параметров, предназначенная для заполнения пропусков в тексте. Репозиторий опубликован пользователем muhtasham; карточка Hugging Face указывает задачу fill-mask и поддержку казахского языка по тегу «tg». Модель принимает текст с замаскированным фрагментом и предсказывает подходящее содержимое. Контекст модели — 514 токенов; доступны веса в форматах PyTorch и Safetensors.

Сценарии применения

  • восстановление пропущенных слов в казахском тексте
  • подбор вариантов для замаскированных фрагментов
  • анализ языковых контекстов на казахском языке

Ограничения

Контекст ограничен 514 токенами; карточка не содержит подробных сведений о качестве и оценках модели.

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

TajBERTo: RoBERTa-like Language model trained on Tajik

First ever Tajik NLP model 🔥

Dataset:

This model was trained on filtered and merged version of Leipzig Corpora https://wortschatz.unileipzig.de/en/download/Tajik

Intended use

You can use the raw model for masked text generation or fine-tune it to a downstream task.

Example pipeline

from transformers import pipeline
fill_mask = pipeline(
    "fill-mask",
    model="muhtasham/TajBERTo",
    tokenizer="muhtasham/TajBERTo"
)
fill_mask("Пойтахти <mask> Душанбе")

# This is the beginning of a beautiful <mask>.

{'score': 0.1952248513698578,
  'sequence': 'Пойтахти шаҳри Душанбе',
  'token': 710,
  'token_str': ' шаҳри'},
 {'score': 0.029092855751514435,
  'sequence': 'Пойтахти дар Душанбе',
  'token': 310,
  'token_str': ' дар'},
 {'score': 0.020065447315573692,
  'sequence': 'Пойтахти Душанбе Душанбе',
  'token': 717,
  'token_str': ' Душанбе'},
 {'score': 0.016725927591323853,
  'sequence': 'Пойтахти Тоҷикистон Душанбе',
  'token': 424,
  'token_str': ' Тоҷикистон'},
 {'score': 0.011400512419641018,
  'sequence': 'Пойтахти аз Душанбе',
  'token': 335,
  'token_str': ' аз'}
  

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
RobertaForMaskedLM
Ревизия весов
0f8e140

0 моделей