/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
435 млн
Архитектура
bert · dense

bert-large-mongolian-uncased

Заполнение пропусковТекст → текст3 профессии

Предварительно обученная крупная модель BERT для предсказания пропущенных токенов в монгольском тексте.

75скачиваний за 30 дней8лайковвеса обновлены20 мая 2021

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

Предварительно обученная модель BERT-Large для монгольского языка, созданная tugstugi, enod и sharavsambuu. Репозиторий основан на проектах Google Research BERT, pytorch-pretrained-BERT и bert-japanese.

Модель предназначена для задачи fill-mask: предсказывает скрытые токены в монгольском тексте. Она обучалась на монгольской Википедии и наборе новостных текстов объёмом 700 миллионов слов. Размер модели составляет 435,4 млн параметров, длина контекста — до 512 токенов; доступны форматы PyTorch, TensorFlow и Flax.

Модель подходит для языковых экспериментов и как основа для дальнейшей адаптации к задачам монгольского языка. Данных о лицензии в предоставленной карточке нет.

Сценарии применения

  • восстановление пропущенных слов в монгольском тексте
  • подстановка маскированных токенов в монгольских предложениях
  • оценка контекстуально подходящих слов для монгольского текста

Ограничения

Модель ориентирована на монгольский язык и имеет контекстное окно до 512 токенов. Сведения о лицензии в доступных материалах отсутствуют.

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

BERT-LARGE-MONGOLIAN-UNCASED

Link to Official Mongolian-BERT repo

Model description

This repository contains pre-trained Mongolian BERT models trained by tugstugi, enod and sharavsambuu. Special thanks to nabar who provided 5x TPUs.

This repository is based on the following open source projects: google-research/bert, huggingface/pytorch-pretrained-BERT and yoheikikuta/bert-japanese.

How to use

from transformers import pipeline, AutoTokenizer, AutoModelForMaskedLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('tugstugi/bert-large-mongolian-uncased', use_fast=False)
model = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained('tugstugi/bert-large-mongolian-uncased')

## declare task ##
pipe = pipeline(task="fill-mask", model=model, tokenizer=tokenizer)

## example ##
input_  = 'Монгол улсын [MASK] Улаанбаатар хотоос ярьж байна.'

output_ = pipe(input_)
for i in range(len(output_)):
    print(output_[i])

## output ##
# {'sequence': 'монгол улсын нийслэл улаанбаатар хотоос ярьж байна.', 'score': 0.7867621183395386, 'token': 849, 'token_str': 'нийслэл'}
# {'sequence': 'монгол улсын ерөнхийлөгч улаанбаатар хотоос ярьж байна.', 'score': 0.14303277432918549, 'token': 244, 'token_str': 'ерөнхийлөгч'}
# {'sequence': 'монгол улсын ерөнхийлөгчийг улаанбаатар хотоос ярьж байна.', 'score': 0.011642335914075375, 'token': 8373, 'token_str': 'ерөнхийлөгчийг'}
# {'sequence': 'монгол улсын иргэд улаанбаатар хотоос ярьж байна.', 'score': 0.006592822726815939, 'token': 247, 'token_str': 'иргэд'}
# {'sequence': 'монгол улсын нийслэлийг улаанбаатар хотоос ярьж байна.', 'score': 0.006165097933262587, 'token': 15501, 'token_str': 'нийслэлийг'}

Training data

Mongolian Wikipedia and the 700 million word Mongolian news data set [Pretraining Procedure]

BibTeX entry and citation info

@misc{mongolian-bert,
  author = {Tuguldur, Erdene-Ochir and Gunchinish, Sharavsambuu and Bataa, Enkhbold},
  title = {BERT Pretrained Models on Mongolian Datasets},
  year = {2019},
  publisher = {GitHub},
  journal = {GitHub repository},
  howpublished = {\url{https://github.com/tugstugi/mongolian-bert/}}
}

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · fill-mask

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
BertForMaskedLM
Ревизия весов
6583581

0 моделей