/ Модель

Характеристики

Контекст
514 токенов
Параметры
152 млн
Лицензия
CC BY 4.0
Архитектура
xlm-roberta · dense
Опубликована
23 ноя 2022

DanskBERT

Заполнение пропусковТекст → текст3 профессии

DanskBERT — датская модель на архитектуре XLM-RoBERTa для восстановления пропущенных слов и как базовый чекпойнт для задач обработки датского языка.

1 546скачиваний за 30 дней8лайковвеса обновлены11 мая 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

DanskBERT — базовая языковая модель для датского языка, разработанная на основе конфигурации RoBERTa-base. Она обучена на корпусе Danish Gigaword Corpus с помощью fairseq. Архитектура модели — XLM-RoBERTa для masked language modeling; размер составляет 151,7 млн параметров, контекст — до 514 токенов.

Модель предназначена для подстановки пропущенных токенов в датском тексте и как базовый чекпойнт для задач обработки датского языка. В README указано, что она показала лучший результат среди моделей базового размера на датском сегменте бенчмарка ScandEval. При прямом использовании маски не следует ставить перед ней пробел. Лицензия — CC BY 4.0.

Сценарии применения

  • восстановление пропущенных слов в датском тексте
  • подбор вероятного продолжения датского предложения по маске
  • подготовка базовой модели для дообучения на датских NLP-задачах

Ограничения

Модель рассчитана на датский язык и заполнение масок; для прямого использования маски README предписывает не добавлять перед ней пробел. Заявление о лучшем результате относится к моделям базового размера на датском сегменте ScandEval.

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

DanskBERT

This is DanskBERT, a Danish language model. Note that you should not prepend the mask with a space when using it directly!

The model is the best performing base-size model on the ScandEval benchmark for Danish.

DanskBERT was trained on the Danish Gigaword Corpus (Strømberg-Derczynski et al., 2021).

DanskBERT was trained using fairseq using the RoBERTa-base configuration. The model was trained with a batch size of 2k, and was trained to convergence for 500k steps using 16 V100 cards for approximately two weeks.

If you find this model useful, please cite

@inproceedings{snaebjarnarson-etal-2023-transfer,
    title = "{T}ransfer to a Low-Resource Language via Close Relatives: The Case Study on Faroese",
    author = "Snæbjarnarson, Vésteinn  and
      Simonsen, Annika  and
      Glavaš, Goran  and
      Vulić, Ivan",
    booktitle = "Proceedings of the 24th Nordic Conference on Computational Linguistics (NoDaLiDa)",
    month = "may 22--24",
    year = "2023",
    address = "Tórshavn, Faroe Islands",
    publisher = {Link{\"o}ping University Electronic Press, Sweden},
}

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
7e282ae

0 моделей