Indobert Large P1

🚀 IndoBERT Largeモデル (phase1 - uncased)

IndoBERT は、BERTモデルに基づくインドネシア語向けの最先端の言語モデルです。事前学習済みモデルは、マスク言語モデリング（MLM）目的と次文予測（NSP）目的を使用して学習されています。

✨ 主な機能

IndoBERTは、インドネシア語の自然言語処理タスクにおいて高い性能を発揮する言語モデルです。事前学習済みのモデルは、様々なアーキテクチャとパラメータ数で提供されており、異なるニーズに対応できます。

📦 インストール

このモデルは、transformersライブラリを通じて簡単に利用できます。以下のコードを参照してください。

💻 使用例

基本的な使用法

# Load model and tokenizer
from transformers import BertTokenizer, AutoModel
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("indobenchmark/indobert-large-p1")
model = AutoModel.from_pretrained("indobenchmark/indobert-large-p1")

高度な使用法

# Extract contextual representation
import torch
x = torch.LongTensor(tokenizer.encode('aku adalah anak [MASK]')).view(1,-1)
print(x, model(x)[0].sum())

📚 ドキュメント

すべての事前学習済みモデル

🔧 技術詳細

IndoBERTは、BERTモデルをベースにしており、インドネシア語の自然言語理解タスクに特化しています。事前学習には、マスク言語モデリング（MLM）と次文予測（NSP）の手法が用いられています。

📄 ライセンス

このプロジェクトは、MITライセンスの下で公開されています。

👥 作成者

IndoBERT は、Bryan Wilie*, Karissa Vincentio*, Genta Indra Winata*, Samuel Cahyawijaya*, Xiaohong Li, Zhi Yuan Lim, Sidik Soleman, Rahmad Mahendra, Pascale Fung, Syafri Bahar, Ayu Purwariantiによって学習と評価が行われました。

📖 引用

もしあなたがこの成果物を使用する場合は、以下のように引用してください。

@inproceedings{wilie2020indonlu,
  title={IndoNLU: Benchmark and Resources for Evaluating Indonesian Natural Language Understanding},
  author={Bryan Wilie and Karissa Vincentio and Genta Indra Winata and Samuel Cahyawijaya and X. Li and Zhi Yuan Lim and S. Soleman and R. Mahendra and Pascale Fung and Syafri Bahar and A. Purwarianti},
  booktitle={Proceedings of the 1st Conference of the Asia-Pacific Chapter of the Association for Computational Linguistics and the 10th International Joint Conference on Natural Language Processing},
  year={2020}
}