roberta-kaz-large开源哈萨克语语言模型 - 免费用于哈萨克语文本处理任务

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Roberta Kaz Large

Developed by nur-dev

基于RoBERTa架构的哈萨克语语言模型，采用RobertaForMaskedLM从头训练而成，适用于哈萨克语文本处理任务。

大型语言模型

Transformers

Other#哈萨克语预训练 #多领域文本理解 #掩码语言建模

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Release Time : 7/24/2024

Model Overview

该模型是一个专门针对哈萨克语优化的RoBERTa模型，主要用于填充掩码任务，能够理解和生成哈萨克语文本。

Model Features

多领域训练数据

使用包含530多万条样本的多领域哈萨克语数据集训练，确保模型具有广泛的泛化能力。

高效训练

在两张NVIDIA A100 GPU上通过梯度累积技术高效训练，共进行10个周期。

学习率优化

采用缓慢上升的学习率策略以最大化训练稳定性，并在208,100个优化步骤中持续调整。

Model Capabilities

哈萨克语文本理解

哈萨克语文本生成

填充掩码预测

Use Cases

教育

学术文本分析

用于分析哈萨克语学术文本，理解复杂概念和术语。

内容生成

哈萨克语文本补全

在写作或编辑过程中自动补全哈萨克语句子或段落。

🚀 RoBERTa-kaz-large

roberta-kaz-large 是一个基于RoBERTa架构的哈萨克语语言模型，使用 RobertaForMaskedLM 架构从零开始训练。该模型在Hugging Face的 “kz-transformers/multidomain-kazakh-dataset” 数据集上进行训练，该数据集涵盖了多个领域，以确保模型具有广泛的泛化能力。

🚀 快速开始

本模型可以配合Hugging Face的 Transformers 库使用。

📦 安装指南

使用以下代码安装所需的库：

pip install transformers

💻 使用示例

基础用法

from transformers import RobertaTokenizerFast, RobertaForMaskedLM

tokenizer = RobertaTokenizerFast.from_pretrained('nur-dev/roberta-kaz-large')
model = RobertaForMaskedLM.from_pretrained('nur-dev/roberta-kaz-large')

高级用法

from transformers import pipeline
pipe = pipeline('fill-mask', model='nur-dev/roberta-kaz-large')
predicted = pipe("Қазіргі <mask> әлемдік деңгейдегі <mask> университеттері сапалы білім, зияткерлік және мәдени <mask> беретін <mask> <mask> <mask> ғана емес, сонымен қатар мемлекет үшін <mask> қабілетті адами капиталды құратын <mask>, ғылым және өндірісті интеграциялаудың <mask> <mask> болып табылады.")

for t in predicted:
  print(t[0]['score'], t[0]['token_str'])

🔧 技术细节

模型使用两块NVIDIA A100 GPU在 “kz-transformers/multidomain-kazakh-dataset” 数据集的530多万个样本上进行训练。训练共进行了10个轮次，通过梯度累积有效地处理了大批量数据。学习率采用了缓慢上升的策略，以最大程度地保证学习的稳定性，并在208,100步内进行优化，重点提升模型理解和生成哈萨克语的能力。