Характеристики

Контекст: 512 токенов
Параметры: 138 млн
Архитектура: bert · dense
Опубликована: 2 мар 2022

Ссылки

Hugging Face

bert-base-vietnamese-uncased

trituenhantaoio

Языковая модель3 профессии

Безрегистровая вьетнамская BERT-модель для классификации последовательностей и дообучения под задачи анализа текста.

244скачиваний за 30 дней4лайкавеса обновлены31 окт 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

trituenhantaoio/bert-base-vietnamese-uncased — модель семейства BERT от автора репозитория trituenhantaoio. Это безрегистровая версия BERT для вьетнамского языка с 137,8 млн параметров и контекстом до 512 токенов. В README показана загрузка через Transformers и применение класса BertForSequenceClassification для классификации последовательностей.

Модель подходит как основа для классификации вьетнамских текстов после настройки под конкретную задачу. Репозиторий содержит веса в форматах PyTorch, TensorFlow и Flax, включая safetensors. Сведения о лицензии и конкретном наборе обучающих данных в предоставленных материалах отсутствуют.

Сценарии применения

классификация вьетнамских текстов
определение тональности вьетнамских отзывов после дообучения
тематическая классификация вьетнамских документов после дообучения

Ограничения

README демонстрирует использование для классификации, но не описывает конкретные метрики или задачи, на которых модель проверялась. Лицензия в предоставленных материалах не указана.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.11Универсальные способностиКлассификация, ранжирование и сопоставлениеAI помогает распределять объекты по категориям, устанавливать соответствия и определять порядок обработки.15 задач26 736моделей II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей II.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

Открыть на Hugging Face

Usage

from transformers import BertForSequenceClassification
from transformers import BertTokenizer
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained("trituenhantaoio/bert-base-vietnamese-uncased")
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("trituenhantaoio/bert-base-vietnamese-uncased")

References

@article{ttnt2020bert,
  title={Vietnamese BERT: Pretrained on News and Wiki},
  author={trituenhantao.io},
  year = {2020},
  publisher = {GitHub},
  journal = {GitHub repository},
  howpublished = {\url{https://github.com/trituenhantaoio/vn-bert-base-uncased}},
}

trituenhantao.io

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

У модели не указана задача.

Ревизия весов: aa3da83