/ Модель

Характеристики

Контекст
514 токенов
Параметры
137 млн
Лицензия
MIT
Архитектура
xlm-roberta · dense
Опубликована
11 мар 2022

xlm-roberta-base-uk

Заполнение пропусковТекст → текст3 профессии

Уменьшенная XLM-RoBERTa с украинским и частичным английским словарём для предсказания скрытых слов в тексте.

267скачиваний за 30 дней13лайковвеса обновлены31 авг 2023

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

ukr-models/xlm-roberta-base-uk — уменьшенная версия XLM-RoBERTa, опубликованная ukr-models. В модели сохранены украинские и часть английских токенов; словарь SentencePiece сокращён с 250 тысяч до 31 тысячи токенов, включая 25 тысяч наиболее частотных украинских токенов. Архитектура — XLM-RoBERTa для masked language modeling, около 137,3 млн параметров и контекст до 514 токенов.

Модель предназначена для заполнения пропусков в тексте: она предсказывает скрытый токен по окружающему контексту. Сокращённый словарь уменьшает размер модели по сравнению с исходной XLM-RoBERTa, сохраняя фокус на украинском и некоторую поддержку английского. Доступна в форматах PyTorch и Safetensors по лицензии MIT.

Карточка не приводит сравнительных оценок качества. Уменьшенный словарь ограничивает покрытие языков и токенов по сравнению с исходной многоязычной моделью; перед применением стоит проверить качество на целевом тексте.

Сценарии применения

  • подстановка пропущенного слова в украинском предложении
  • предсказание скрытого токена по контексту
  • проверка языковых моделей и эксперименты с украинским masked language modeling

Ограничения

Уменьшенный словарь содержит преимущественно украинские и часть английских токенов, поэтому модель не сохраняет широкое многоязычное покрытие исходной XLM-RoBERTa. В карточке нет сравнительных оценок качества.

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

This is a smaller version of the XLM-RoBERTa model with only Ukrainian and some English embeddings left.

  • The original model has 470M parameters, with 384M of them being input and output embeddings.
  • After shrinking the sentencepiece vocabulary from 250K to 31K (top 25K Ukrainian tokens and top English tokens) the number of model parameters reduced to 134M parameters, and model size reduced from 1GB to 400MB.

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
XLMRobertaForMaskedLM
Ревизия весов
e68ebff

0 моделей