/ Модель

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Параметры
377 млн
Архитектура
ernie · dense
Опубликована
22 окт 2022

ernie-3.0-xbase-zh

Заполнение пропусковТекст → текст3 профессии

Китайская модель ERNIE 3.0 с 376,5 млн параметров для предсказания пропущенных токенов в тексте.

269скачиваний за 30 дней23лайкавеса обновлены22 окт 2022

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

nghuyong/ernie-3.0-xbase-zh — китайская языковая модель семейства ERNIE 3.0, разработанная на основе официальной модели ERNIE и опубликованная в формате PyTorch. В README описана конвертация весов из PaddlePaddle в PyTorch и проверка точности конвертации. Архитектура — плотная модель с 376,5 млн параметров, класс ErnieForMaskedLM; контекст — до 2048 токенов.

Модель предназначена для задач понимания китайского языка. Основная задача в каталоге — заполнение маски: предсказание пропущенного токена в тексте. Карточка демонстрирует загрузку модели и токенизатора через Transformers. Сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

Сценарии применения

  • восстановление пропущенных слов в китайских предложениях
  • подбор вероятного токена для заполнения маски
  • анализ контекста китайского текста через masked language modeling

Ограничения

Модель ориентирована на китайский язык и заполнение масок; предоставленные данные не подтверждают её пригодность для генеративного чата или других задач. Условия лицензии не приведены в доступных источниках.

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

ERNIE-3.0-xbase-zh

Introduction

ERNIE 3.0: Large-scale Knowledge Enhanced Pre-training for Language Understanding and Generation More detail: https://arxiv.org/abs/2107.02137

Released Model Info

This released pytorch model is converted from the officially released PaddlePaddle ERNIE model and a series of experiments have been conducted to check the accuracy of the conversion.

How to use

from transformers import BertTokenizer, ErnieModel

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("nghuyong/ernie-3.0-xbase-zh")
model = ErnieModel.from_pretrained("nghuyong/ernie-3.0-xbase-zh")

Citation

@article{sun2021ernie,
  title={Ernie 3.0: Large-scale knowledge enhanced pre-training for language understanding and generation},
  author={Sun, Yu and Wang, Shuohuan and Feng, Shikun and Ding, Siyu and Pang, Chao and Shang, Junyuan and Liu, Jiaxiang and Chen, Xuyi and Zhao, Yanbin and Lu, Yuxiang and others},
  journal={arXiv preprint arXiv:2107.02137},
  year={2021}
}

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
ErnieForMaskedLM
Ревизия весов
c7cad4d

0 моделей