Характеристики

Контекст: 512 токенов
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: distilbert · dense
Опубликована: 1 июн 2023

Ссылки

Hugging Face arXiv 1910.01108 arXiv 2010.05609

distilbert-base-italian-cased

osiria

Заполнение пропусковТекст → текст3 профессии

Итальянская модель DistilBERT для предсказания замаскированных токенов в тексте.

79скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены9 июн 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

osiria/distilbert-base-italian-cased — модель DistilBERT для итальянского языка, созданная на основе distilbert-base-multilingual-cased. Разработчик адаптировал слой эмбеддингов с учётом частот документов в итальянской Википедии. Модель содержит 67 млн параметров, словарь из 30 785 токенов и поддерживает контекст до 512 токенов.

Чекпойнт предназначен для задачи fill-mask: он предсказывает пропущенный токен в тексте, где маска обозначена специальным токеном. Архитектура — DistilBertForMaskedLM; веса доступны в форматах PyTorch и Safetensors. Лицензия Apache-2.0.

Сценарии применения

восстановление пропущенного слова в итальянском предложении
подбор вероятного слова для заполнения маски в итальянском тексте
анализ языкового контекста итальянских фраз

Ограничения

Модель предназначена для итальянского языка и заполнения масок; она не является инструкционной чат-моделью.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей I.6Универсальные способностиПеревод и языковая адаптацияAI помогает переносить смысл между языками, форматами и культурными контекстами.16 задач16 710моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

This is a DistilBERT [1] model for the Italian language, obtained using the multilingual DistilBERT (distilbert-base-multilingual-cased) as a starting point and focusing it on the Italian language by modifying the embedding layer (as in [2], computing document-level frequencies over the Wikipedia dataset)

The resulting model has 67M parameters, a vocabulary of 30.785 tokens, and a size of ~270 MB.

from transformers import BertTokenizerFast, DistilBertModel

tokenizer = DistilBertTokenizerFast.from_pretrained("osiria/distilbert-base-italian-cased")
model = DistilBertModel.from_pretrained("osiria/distilbert-base-italian-cased")

[1] https://arxiv.org/abs/1910.01108

[2] https://arxiv.org/abs/2010.05609

The model is released under Apache-2.0 license

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: DistilBertForMaskedLM
Ревизия весов: 90803fe