/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Параметры
87,4 млн
Лицензия
MIT
Архитектура
mbart · dense
Опубликована
19 авг 2022

bartpho-syllable-base

ЭмбеддингиТекст → embedding3 профессии

Базовая предварительно обученная модель BARTpho для получения представлений вьетнамского текста и последующего решения задач обработки языка.

1 228скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены20 авг 2024

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

vinai/bartpho-syllable-base — базовая версия BARTpho от VinAI Research, разработанная Нгуен Лыонг Чан, Зыонг Минь Ле и Дат Куок Нгуеном. Это предварительно обученная модель типа BART для последовательностей, обученная денойзинговым способом и работающая с вьетнамским языком на уровне слогов. Она предназначена для получения векторных представлений текста и может служить основой для прикладных задач обработки вьетнамского языка.

Модель содержит 87,4 млн параметров, использует архитектуру mBART и принимает контекст длиной до 1024 токенов. Репозиторий содержит веса PyTorch. Лицензия MIT разрешает использование при соблюдении её условий; авторы просят цитировать публикацию BARTpho при использовании модели в научных результатах или программном обеспечении.

Сценарии применения

  • получение векторных представлений вьетнамских текстов
  • извлечение признаков для классификации вьетнамских документов
  • подготовка текстовых представлений для downstream-задач на вьетнамском языке

Ограничения

Предназначена для вьетнамского текста и имеет ограничение контекста в 1024 токена. Карточка не описывает специальные инструкции для прикладных задач; для них может потребоваться дополнительная настройка.

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

BARTpho: Pre-trained Sequence-to-Sequence Models for Vietnamese

The pre-trained model vinai/bartpho-syllable-base is the "base" variant of BARTpho-syllable, which uses the "base" architecture and pre-training scheme of the sequence-to-sequence denoising model BART. The general architecture and experimental results of BARTpho can be found in our paper:

@article{bartpho,
title     = {{BARTpho: Pre-trained Sequence-to-Sequence Models for Vietnamese}},
author    = {Nguyen Luong Tran and Duong Minh Le and Dat Quoc Nguyen},
journal   = {arXiv preprint},
volume    = {arXiv:2109.09701},
year      = {2021}
}

Please CITE our paper when BARTpho is used to help produce published results or incorporated into other software.

For further information or requests, please go to BARTpho's homepage!

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MBartModel
Ревизия весов
83024e8

0 моделей