/ Модель

Характеристики

Контекст
130 токенов
Параметры
162 млн
Лицензия
MIT
Архитектура
roberta · dense
Опубликована
2 мар 2022

bertweet-base

Заполнение пропусковТекст → текст3 профессии

Англоязычная модель RoBERTa, предварительно обученная на твитах и предназначенная для предсказания замаскированных слов в коротких сообщениях.

106 тыс.скачиваний за 30 дней43лайкавеса обновлены20 авг 2024

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

BERTweet — англоязычная языковая модель на архитектуре RoBERTa, разработанная Dat Quoc Nguyen, Thanh Vu и Anh Tuan Nguyen и предварительно обученная специально на сообщениях Twitter. Для предобучения использован корпус из 850 млн англоязычных твитов, включая сообщения за 2012–2019 годы и 5 млн твитов о COVID-19. Модель содержит 162,4 млн параметров и рассчитана на контекст до 130 токенов.

Основная задача модели — предсказание замаскированных слов в тексте. Она подходит для анализа и подготовки англоязычных твитов, например для языковых исследований или как основа для адаптации к задачам обработки коротких сообщений. Доступны версии весов для PyTorch, TensorFlow и Flax. Лицензия — MIT. Авторы просят цитировать их статью при публикации результатов или включении модели в программное обеспечение.

Сценарии применения

  • восстановление пропущенных слов в англоязычных твитах
  • анализ языка коротких сообщений в Twitter
  • подготовка англоязычных твитов для языковых исследований

Ограничения

Контекст ограничен 130 токенами; модель предварительно обучена на англоязычных твитах, поэтому её пригодность для других языков и типов текстов не установлена.

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

BERTweet: A pre-trained language model for English Tweets

BERTweet is the first public large-scale language model pre-trained for English Tweets. BERTweet is trained based on the RoBERTa pre-training procedure. The corpus used to pre-train BERTweet consists of 850M English Tweets (16B word tokens ~ 80GB), containing 845M Tweets streamed from 01/2012 to 08/2019 and 5M Tweets related to the COVID-19 pandemic. The general architecture and experimental results of BERTweet can be found in our paper:

@inproceedings{bertweet,
title     = {{BERTweet: A pre-trained language model for English Tweets}},
author    = {Dat Quoc Nguyen and Thanh Vu and Anh Tuan Nguyen},
booktitle = {Proceedings of the 2020 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing: System Demonstrations},
pages     = {9--14},
year      = {2020}
}

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

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

Main results

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
RobertaForMaskedLM
Ревизия весов
b349c12

0 моделей