/ Модель

Характеристики

Контекст
514 токенов
Параметры
81,2 млн
Архитектура
albert · dense
Опубликована
2 мар 2022

albert-base-sanskrit

ЭмбеддингиТекст → embedding3 профессии

Модель ALBERT для извлечения векторных представлений из текстов на санскрите.

143скачиваний за 30 дней4лайкавеса обновлены21 июн 2023

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

ALBERT-base-Sanskrit — модель семейства ALBERT, созданная Suraj Parmar для получения векторных представлений санскритского текста. В README показано использование AutoTokenizer и AutoModel из Transformers; модель принимает токенизированный текст и возвращает скрытые представления. В метаданных указано 81,2 млн параметров и контекст длиной 514 токенов; веса доступны в форматах PyTorch и Safetensors.

Модель подходит для извлечения признаков из санскритских текстов и может служить основой для прикладных NLP-систем на санскрите. Карточка не сообщает о дополнительных задачах или оценках качества. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • извлечение признаков из санскритских текстов
  • получение контекстных представлений санскритских предложений
  • подготовка представлений текста для последующей классификации
  • использование в качестве основы для NLP-систем на санскрите

Ограничения

Карточка не приводит оценок качества или результатов тестирования, поэтому пригодность для конкретных приложений следует проверять отдельно. Лицензия в предоставленных данных не указана.

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

ALBERT-base-Sanskrit

Explaination Notebook Colab: SanskritALBERT.ipynb

Size of the model is 46MB

Example of usage:

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("surajp/albert-base-sanskrit")
model = AutoModel.from_pretrained("surajp/albert-base-sanskrit")

enc=tokenizer.encode("ॐ सर्वे भवन्तु सुखिनः सर्वे सन्तु निरामयाः । सर्वे भद्राणि पश्यन्तु मा कश्चिद्दुःखभाग्भवेत् । ॐ शान्तिः शान्तिः शान्तिः ॥")
print(tokenizer.decode(enc))

ps = model(torch.tensor(enc).unsqueeze(1))
print(ps[0].shape)
'''
Output:
--------
[CLS] ॐ सर्वे भवन्तु सुखिनः सर्वे सन्तु निरामयाः । सर्वे भद्राणि पश्यन्तु मा कश्चिद्दुःखभाग्भवेत् । ॐ शान्तिः शान्तिः शान्तिः ॥[SEP]
torch.Size([28, 1, 768])

Created by Suraj Parmar/@parmarsuraj99

Made with ♥ in India

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
AlbertModel
Ревизия весов
ad2e5b6

0 моделей