/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
468 млн
Лицензия
MIT
Архитектура
bert · dense
Опубликована
2 июл 2022

bertabaporu-large-uncased

Заполнение пропусковТекст → текст3 профессии

BERT-модель для предсказания пропущенных слов в коротких сообщениях Twitter на бразильском португальском языке.

809скачиваний за 30 дней4лайкавеса обновлены26 сен 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

BERTabaporu Large Uncased — модель BERT-Large, разработанная для работы с текстами Twitter на бразильском португальском языке. Она обучена на корпусе из 238 миллионов твитов от более чем 100 тысяч пользователей, содержащем свыше 2,9 миллиарда токенов. Модель имеет 24 слоя; в метаданных указано 468,2 млн параметров, а контекст ограничен 512 токенами.

Модель предназначена для предсказания замаскированных слов в португалоязычных твитах и может служить основой для дальнейшей адаптации к задачам анализа коротких сообщений. Доступны веса PyTorch и загрузка через Transformers. Лицензия — MIT. README указывает 335 млн параметров, тогда как метаданные — 468,2 млн; эти сведения расходятся.

Сценарии применения

  • восстановление пропущенных слов в бразильских твитах
  • подбор вероятного слова в маскированном португалоязычном тексте
  • адаптация BERT к анализу коротких сообщений Twitter
  • предобучение моделей для обработки бразильского португальского в соцсетях

Ограничения

Контекст модели ограничен 512 токенами, а обучение ориентировано на твиты на бразильском португальском, поэтому перенос на другие языки и жанры может быть ограничен. README и метаданные расходятся в оценке числа параметров: 335 млн и 468,2 млн соответственно.

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

Introduction

BERTabaporu is a Brazilian Portuguese BERT model in the Twitter domain. The model has been built from a collection of 238 million tweets written by over 100 thousand unique Twitter users, and conveying over 2.9 billion tokens in total.

Available models

ModelArch.#Layers#Params
pablocosta/bertabaporu-base-uncasedBERT-Base12110M
pablocosta/bertabaporu-large-uncasedBERT-Large24335M

Usage

from transformers import AutoTokenizer  # Or BertTokenizer
from transformers import AutoModelForPreTraining  # Or BertForPreTraining for loading pretraining heads
from transformers import AutoModel  # or BertModel, for BERT without pretraining heads
model = AutoModelForPreTraining.from_pretrained('pablocosta/bertabaporu-large-uncased')
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('pablocosta/bertabaporu-large-uncased')

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
BertForMaskedLM
Ревизия весов
5289124

0 моделей