/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Параметры
106 млн
Лицензия
MIT
Архитектура
mbart · dense
Опубликована
26 авг 2022

bartpho-word-base

ЭмбеддингиТекст → embedding3 профессии

Базовая предварительно обученная модель BART для извлечения признаков из вьетнамского текста.

682скачиваний за 30 дней3лайкавеса 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-word-base — базовая версия BARTpho-word, разработанная авторами Nguyen Luong Tran, Duong Minh Le и Dat Quoc Nguyen. Это предварительно обученная последовательностная модель на архитектуре BART, использующая схему денойзингового обучения и предназначенная для извлечения признаков из текста на вьетнамском языке.

Модель содержит 105,8 млн параметров, имеет контекст до 1024 токенов и распространяется в формате PyTorch. Её можно использовать как основу для получения контекстных представлений текста и построения или дообучения приложений для вьетнамского языка. Лицензия — MIT.

Сценарии применения

  • Получение контекстных представлений вьетнамских текстов
  • Подготовка признаков для классификации вьетнамских текстов
  • Подготовка признаков для дообучения задач обработки вьетнамского языка

Ограничения

Модель рассчитана на вьетнамский язык; README не приводит оценок качества для отдельных прикладных задач.

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-word-base is the "base" variant of BARTpho-word, 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
75ead94

0 моделей