/ Модель

Характеристики

Контекст
514 токенов
Параметры
124 млн
Лицензия
MIT
Архитектура
xlm-roberta · dense
Опубликована
18 апр 2022

roberta-base-use-qa-theseus-bg

Сходство предложенийТекст → score5 профессий

XLM-RoBERTa-модель создаёт эмбеддинги болгарских предложений для семантического поиска и сопоставления переводов.

79скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены18 апр 2022

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Эмбеддинги» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

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

Это модель на базе XLM-RoBERTa для получения векторных представлений болгарских предложений и оценки их сходства. Она содержит 124,5 млн параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 514 токенов. Модель обучали по идеям Sentence-BERT на закрытых параллельных болгарско-английских данных: переводные предложения должны располагаться близко в общем векторном пространстве. Учителем служила модель Google USE; затем модель сжали методом progressive module replacing.

Модель подходит для поиска семантически близких предложений и сопоставления болгарских фраз с английскими переводами. Она чувствительна к регистру: различает «bulgarian» и «Bulgarian». Репозиторий предоставляет веса PyTorch; лицензия — MIT. Качество на иных языках и типах данных в карточке не описано.

Сценарии применения

  • поиск похожих болгарских предложений
  • сопоставление болгарских фраз с английскими переводами
  • семантический поиск по корпусу текстов на болгарском
  • группировка болгарских предложений по смыслу

Ограничения

Модель чувствительна к регистру. Обучение проводилось на закрытых болгарско-английских параллельных данных; качество для других языков и областей применения не подтверждено.

Для каких профессий подходит5

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

ROBERTA BASE (cased) trained on private Bulgarian-English parallel data

This is a Multilingual Roberta model. It could be used for creating embeddings of Bulgarian sentences.

Using the ideas from Sentence-BERT, the training is based on the idea that a translated sentence should be mapped to the same location in the vector space as the original sentence.

The teacher model is the USE model by Google.

This model is cased: it does make a difference between bulgarian and Bulgarian.

It was trained on private Bulgarian-English parallel data.

Then, it was compressed via progressive module replacing.

How to use

Here is how to use this model in PyTorch:

>>> import scipy
>>> import torch
>>> from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
>>> 
>>> model = AutoModel.from_pretrained('rmihaylov/roberta-base-use-qa-theseus-bg')
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('rmihaylov/roberta-base-use-qa-theseus-bg')
>>>
>>> query = "Какви са съставките на бисквитките?"
>>> 
>>> answers = [
>>>            "Бисквитката е печена или варена храна, която обикновено е малка, плоска и сладка.",
>>>            "Бисквитките обикновено съдържат брашно, захар и някакъв вид масло или мазнини. Те могат да включват други съставки като стафиди, овес, шоколадов чипс, ядки и др.",
>>>            "В повечето англоговорящи страни, с изключение на САЩ и Канада, хрупкавите бисквитки се наричат ​​бисквити.",
>>>            "Бисквитите Chewier понякога се наричат ​​бисквитки дори в Обединеното кралство. Някои бисквитки могат също да бъдат назовавани според формата им, като квадратчета с дата или барове.",
>>>            "Бисквитките или бисквитите могат да се произвеждат масово във фабрики, направени в малки пекарни или домашно приготвени.",
>>>            "Вариантите за бисквити или бисквити включват сандвич бисквити, като крем крем, Jammie Dodgers, Bourbons и Oreos, с пълнеж от ружа или конфитюр и понякога потопени в шоколад или друго сладко покритие.",
>>>            "Бисквитките често се сервират с напитки като мляко, кафе или чай.",
>>>            "Фабричните бисквитки се продават в магазини за хранителни стоки, магазини за удобство и автомати.",
>>>            "Американската употреба произлиза от холандското koekje „малка торта“, което е умалително от „koek“ („торта“), което произлиза от средно холандската дума „koke“.",
>>>            "Cookie Monster е Muppet в дългогодишното детско телевизионно шоу Sesame Street, който е най-известен с ненаситния си апетит към бисквитките и известните си фрази за ядене, като „Me want cookie!“, „Me eat cookie!“ (или просто „COOKIE!“) и „Om nom nom nom“ (казано през уста, пълна с храна).",
>>>            "Домашните бисквитки обикновено се правят от тесто, оформено на малки топчета и пуснато върху лист с бисквитки. След това се пекат във фурна за 5 до 15 минути, в зависимост от рецептата. Температурата на фурната варира от 250 до 350 градуса.",
>>>            "Повечето бисквитки със среден размер, ако са направени със захар, брашно и скъсяване, ще съдържат между 100 и 200 калории.",
>>>            ]
>>> 
>>> query_embedding = model.question(**tokenizer.encode_plus(query, return_tensors='pt')).detach().numpy()[0]
>>> 
>>> corpus, corpus_embeddings = [], []
>>> for answer in answers:
>>>     value_inputs = tokenizer.encode_plus(answer, answer, return_tensors='pt')
>>>     embedding = model.answer(**value_inputs).detach().numpy()[0]
>>>     corpus.append(answer)
>>>     corpus_embeddings.append(embedding)
>>> 
>>> distances = scipy.spatial.distance.cdist([query_embedding], corpus_embeddings, "cosine")[0]
>>> 
>>> results = zip(range(len(distances)), distances)
>>> results = sorted(results, key=lambda x: x[1])
>>> 
>>> print([[corpus[idx].strip(), (1.0 - distance)] for idx, distance in results])

[['Бисквитките обикновено съдържат брашно, захар и някакъв вид масло или мазнини. Те могат да включват други съставки като стафиди, овес, шоколадов чипс, ядки и др.',
  0.5449754306536151],
 ['Фабричните бисквитки се продават в магазини за хранителни стоки, магазини за удобство и автомати.',
  0.5049509545814316],
 ['В повечето англоговорящи страни, с изключение на САЩ и Канада, хрупкавите бисквитки се наричат \u200b\u200bбисквити.',
  0.5029661338050297],
 ['Бисквитките или бисквитите могат да се произвеждат масово във фабрики, направени в малки пекарни или домашно приготвени.',
  0.4991678233218718],
 ['Вариантите за бисквити или бисквити включват сандвич бисквити, като крем крем, Jammie Dodgers, Bourbons и Oreos, с пълнеж от ружа или конфитюр и понякога потопени в шоколад или друго сладко покритие.',
  0.49050297326146386],
 ['Повечето бисквитки със среден размер, ако са направени със захар, брашно и скъсяване, ще съдържат между 100 и 200 калории.',
  0.48950875441294106],
 ['Бисквитката е печена или варена храна, която обикновено е малка, плоска и сладка.',
  0.48646309549536737],
 ['Бисквитите Chewier понякога се наричат \u200b\u200bбисквитки дори в Обединеното кралство. Някои бисквитки могат също да бъдат назовавани според формата им, като квадратчета с дата или барове.',
  0.4840599482604815],
 ['Cookie Monster е Muppet в дългогодишното детско телевизионно шоу Sesame Street, който е най-известен с ненаситния си апетит към бисквитките и известните си фрази за ядене, като „Me want cookie!“, „Me eat cookie!“ (или просто „COOKIE!“) и „Om nom nom nom“ (казано през уста, пълна с храна).',
  0.45209677893728206],
 ['Домашните бисквитки обикновено се правят от тесто, оформено на малки топчета и пуснато върху лист с бисквитки. След това се пекат във фурна за 5 до 15 минути, в зависимост от рецептата. Температурата на фурната варира от 250 до 350 градуса.',
  0.4511516464302119],
 ['Бисквитките често се сервират с напитки като мляко, кафе или чай.',
  0.42364528401677803],
 ['Американската употреба произлиза от холандското koekje „малка торта“, което е умалително от „koek“ („торта“), което произлиза от средно холандската дума „koke“.',
  0.3267314582662877]]

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
XLMRobertaModel
Ревизия весов
fd4d6b4

0 моделей