Please refer here. https://github.com/SKTBrain/KoBERT
Характеристики
- Контекст
- 512 токенов
- Параметры
- 119 млн
- Архитектура
- bert · dense
- Опубликована
- 2 мар 2022
Ссылки
kobert-base-v1
KoBERT — корейская предварительно обученная BERT-модель SK Telecom для получения контекстных представлений текста и построения NLP-приложений.
13 677скачиваний за 30 дней42лайкавеса обновлены12 июн 2025
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.
Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Эмбеддинги» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
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
KoBERT — предварительно обученная языковая модель на архитектуре BERT, разработанная SK Telecom и предназначенная для работы с корейским языком. Репозиторий содержит модель примерно с 119,4 млн параметров и контекстом до 512 токенов; в метаданных указаны реализации PyTorch, Safetensors и ONNX.
Модель формирует контекстные векторные представления текста и может служить основой для прикладных задач NLP, например классификации или анализа тональности после соответствующей настройки. Она принимает текст и сама по себе не является генеративной чат-моделью. Лицензия в доступных сведениях не установлена.
Сценарии применения
- получение эмбеддингов корейских текстов
- классификация корейских документов после дообучения
- анализ тональности корейских отзывов после настройки
- извлечение признаков из корейских предложений
Ограничения
Ограничена контекстом до 512 токенов и ориентирована на корейский язык. Для классификации и других прикладных задач обычно требуется отдельная настройка модели.
Для каких профессий подходит4
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейI.11Универсальные способностиКлассификация, ранжирование и сопоставлениеAI помогает распределять объекты по категориям, устанавливать соответствия и определять порядок обработки.15 задач26 736моделейII.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделейI.3Универсальные способностиИзвлечение и структурирование данныхAI помогает превращать разрозненные данные в структуру, пригодную для поиска, аналитики и автоматизации.18 задач25 791модель
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
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- BertModel
- Ревизия весов
- 3598748