/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
129 млн
Архитектура
roc_bert · dense
Опубликована
13 окт 2022

roc-bert-base-zh

Заполнение пропусковТекст → текст3 профессии

Предварительно обученная китайская RoCBert-модель для восстановления замаскированных токенов и дальнейшей настройки задач понимания языка.

44 027скачиваний за 30 дней5лайковвеса обновлены7 дек 2022

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

RoCBert Base Chinese — предварительно обученная языковая модель для китайского языка, опубликованная WeChatAI в 2022 году. Она разработана с учётом устойчивости к различным видам состязательных атак. В карточке указана архитектура RoCBert с плотной моделью RoCBertForPreTraining и 129,5 млн параметров; базовая версия обрабатывает последовательности длиной до 512 токенов.

Модель предназначена для восстановления замаскированных токенов в китайском тексте и может служить основой для задач понимания языка после дополнительной настройки. Для загрузки используются Transformers и PyTorch. Карточка не указывает лицензию; сведения о специальных ограничениях применения и оценке устойчивости не приведены.

Сценарии применения

  • восстановление пропущенных слов в китайском тексте
  • оценка вероятных токенов в замаскированной китайской фразе
  • дообучение базовой модели для задач понимания китайского языка

Ограничения

Контекст ограничен 512 токенами. В карточке не приведены лицензия и количественные результаты испытаний устойчивости к атакам.

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

RoCBert

Introduction

RoCBert is a pretrained Chinese language model that is robust under various forms of adversarial attacks proposed by WeChatAI in 2022,

More detail: https://aclanthology.org/2022.acl-long.65.pdf

Pretrained code: https://github.com/sww9370/RoCBert

How to use

# pip install transformers>=4.25.1

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("weiweishi/roc-bert-base-zh")
model = AutoModel.from_pretrained("weiweishi/roc-bert-base-zh")

Citation

@inproceedings{su2022rocbert,
  title={RoCBert: Robust Chinese Bert with Multimodal Contrastive Pretraining},
  author={Su, Hui and Shi, Weiwei and Shen, Xiaoyu and Xiao, Zhou and Ji, Tuo and Fang, Jiarui and Zhou, Jie},
  booktitle={Proceedings of the 60th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers)},
  pages={921--931},
  year={2022}
}

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
RoCBertForPreTraining
Ревизия весов
0348c67

0 моделей