/ Модель

Характеристики

Контекст
514 токенов
Параметры
454 млн
Лицензия
MIT
Архитектура
roberta · dense
Опубликована
2 мар 2022

bertweet-large

Заполнение пропусковТекст → текст3 профессии

BERTweet-large — модель RoBERTa для заполнения пропусков и анализа коротких англоязычных сообщений, предобученная на корпусе твитов.

4 084скачиваний за 30 дней13лайковвеса 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-large — крупная языковая модель для английских твитов, разработанная Dat Quoc Nguyen, Thanh Vu и Anh Tuan Nguyen. Это модель семейства RoBERTa с архитектурой RobertaForMaskedLM и 454,1 млн параметров; она обучена по процедуре предобучения RoBERTa на корпусе из 850 млн англоязычных твитов, опубликованных с января 2012 по август 2019 года, включая 5 млн твитов о пандемии COVID-19.

Модель предназначена для заполнения пропусков в тексте и как языковая основа для задач анализа сообщений в Twitter и других коротких англоязычных текстов. Она принимает текст и предсказывает токены на месте маски. Контекст — до 514 токенов. Доступны веса в форматах PyTorch и TensorFlow.

Специализация на твитах помогает учитывать стиль и лексику этой платформы, но модель обучена на англоязычных данных и не предназначена для генерации ответов в формате чат-бота. Дата публикации корпуса ограничена августом 2019 года, поэтому модель может хуже отражать более поздний язык и события. Лицензия — MIT; авторы просят цитировать научную публикацию при использовании результатов в исследованиях или включении модели в программное обеспечение.

Сценарии применения

  • заполнение пропусков в англоязычных твитах
  • оценка контекста и лексики коротких сообщений
  • подготовка языковой основы для классификации твитов
  • адаптация NLP-систем для анализа англоязычных публикаций в соцсетях

Ограничения

Модель обучалась преимущественно на англоязычных твитах до августа 2019 года, поэтому может хуже работать с другими языками, жанрами и более поздней лексикой. Карточка описывает предобученную masked language model, а не чат-модель для диалога.

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
fad96e7

0 моделей