sat-3l-sm
Model for wtpsplit.
State-of-the-art sentence segmentation with 3 Transfomer layers.
For details, see our Segment any Text paper
Многоязычная модель Segment Any Text для разделения текста на предложения и сегментации токенов.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
sat-3l-sm — компактная модель сегментации текста из проекта Segment Any Text, предназначенная для использования с wtpsplit. Она делит текст на предложения, что полезно для подготовки документов, субтитров и других текстовых данных. Модель построена на архитектуре XLM для классификации токенов, содержит 220,3 млн параметров и использует три слоя Transformer. Контекст модели составляет 514 токенов; доступны форматы Safetensors и ONNX.
Модель рассчитана на многоязычную сегментацию предложений. Карточка перечисляет широкий набор поддерживаемых языков, включая английский, арабский, китайский здесь не заявлен, японский и другие; языковые теги метаданных не включают русский. Лицензия — MIT. Карточка не описывает точность на конкретных наборах данных или ограничения обработки длинных последовательностей.
Контекст ограничен 514 токенами; карточка не приводит оценки качества на отдельных языках или наборах данных.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Model for wtpsplit.
State-of-the-art sentence segmentation with 3 Transfomer layers.
For details, see our Segment any Text paper
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · token-classification
Архитектура xlm-token неизвестна transformers в образе рантайма.