chinese-roberta-wwm-ext-large from https://huggingface.co/lj1995/GPT-SoVITS
pretrained models used in https://github.com/shibing624/parrots
Характеристики
- Контекст
- 512 токенов
- Параметры
- 424 млн
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- bert · dense
- Опубликована
- 12 фев 2024
Ссылки
parrots-chinese-roberta-wwm-ext-large
Крупная китайская BERT-модель для предсказания замаскированных токенов в тексте.
464скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены12 фев 2024
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
shibing624/parrots-chinese-roberta-wwm-ext-large — модель семейства BERT с архитектурой BertForMaskedLM и 424,3 млн параметров. Репозиторий содержит веса PyTorch; модель обучена для китайского языка и принимает контекст длиной до 512 токенов.
Основное назначение модели — восстановление замаскированных токенов в китайском тексте. Метаданные также отмечают поддержку text-to-speech, однако README этого не описывает, а архитектура masked language model сама по себе не подтверждает синтез речи. Модель выпущена под лицензией Apache-2.0.
Сценарии применения
- восстановление пропущенных слов в китайском тексте
- подстановка маскированных токенов в предложениях
- языковое представление китайских фраз для задач на основе BERT
Ограничения
Контекст ограничен 512 токенами. Заявленная в метаданных поддержка синтеза речи не подтверждается README и архитектурой masked language model.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейII.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделей
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · fill-mask
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- BertForMaskedLM
- Ревизия весов
- 4dbedaa