Greekbart
模型概述
首個預訓練的希臘語序列到序列模型,通過重構被破壞的輸入句子進行預訓練,使用了76.9GB的希臘語原始文本語料庫。
模型特點
希臘語專用
專門針對希臘語進行預訓練和優化,填補了希臘語序列到序列模型的空白。
多任務支持
提供基礎模型和三個微調版本,分別支持摘要生成、標題生成和情感分類任務。
大規模預訓練
使用76.9GB希臘語原始文本進行預訓練,具有強大的語言理解能力。
模型能力
文本摘要生成
新聞標題生成
情感分類
掩碼預測
使用案例
新聞媒體
新聞摘要生成
根據希臘新聞文章自動生成簡潔摘要
示例結果顯示能準確提取關鍵信息
新聞標題生成
為新聞內容自動生成吸引人的標題
示例標題'帕特雷:護士就喬治娜入院作證'
情感分析
評論情感分類
對希臘語文本進行正面/負面情感分類
示例準確識別'希臘文明是最豐富且廣受認可的文明之一。'為正面評價
🚀 GreekBART:首個預訓練的希臘語序列到序列模型
GreekBART是基於BART的希臘語序列到序列預訓練模型。它通過學習重構受損的輸入句子進行預訓練,使用了76.9GB的希臘語原始文本語料庫。與現有的基於BERT的希臘語模型(GreekBERT)不同,GreekBART特別適合生成任務(如摘要生成),因為它不僅編碼器經過預訓練,解碼器也經過預訓練。除了從頭開始在重構任務上預訓練的基礎GreekBART外,我們還在三個任務上對其進行了微調:greekbart-news24-abstract
可根據希臘語新聞文章生成摘要,greekbart-news24-title
可根據希臘語新聞文章生成標題,greekbart-sentiment-classification
則在二元情感分類任務上進行了微調。
模型 | 架構 | 層數 | 參數數量 |
---|---|---|---|
GreekBART | BASE | 12 | 165M |
GreekBART Abstract | BASE | 12 | 165M |
GreekBART Title | BASE | 12 | 165M |
GreekBART Sentiment Classification | BASE | 12 | 165M |
論文鏈接:https://arxiv.org/pdf/2304.00869 GitHub鏈接:https://github.com/iakovosevdaimon/GreekBART
🚀 快速開始
以下是GreekBART在不同任務上的使用示例。
💻 使用示例
基礎用法
掩碼預測
from transformers import pipeline
greekbart_fill_mask = pipeline("fill-mask", model="dascim/greekbart", tokenizer="dascim/greekbart")
results = greekbart_fill_mask("Η πρωτεύουσα της Ελλάδας είναι η <mask>")
results[0]
# {'score': 0.597200870513916, 'token': 7062, 'token_str': 'Αθήνα', 'sequence': 'Η πρωτεύουσα της Ελλάδας είναι η Αθήνα'},
摘要生成
text_sentence = 'Στην κατάθεση νοσηλεύτριας του Καραμανδάνειου Νοσοκομείου Πάτρας Παναγιώτας Τσεντούρου, η οποία εργαζόταν όταν εισήχθη στις 8 Απριλίου 2021 η Τζωρτζίνα, προχώρησε η διαδικασία ενώπιον του ΜΟΔ που δικάζει τη Ρούλα Πισπιρίγκου. Η νοσηλεύτρια κατέθεσε πως κατά την εισαγωγή του παιδιού "μου ανέφεραν πως είναι ένα παιδάκι που έχει χάσει τα αδελφάκια του και ότι είναι ιδιαίτερη περίπτωση" και εξιστόρησε τα γεγονότα της ημέρας εισαγωγής και της επομένης που η ίδια είχε βάρδια στην παιδιατρική κλινική.'
from transformers import (
AutoTokenizer,
AutoModelForSeq2SeqLM
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("dascim/greekbart-news24-abstract")
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("dascim/greekbart-news24-abstract")
input_ids = tokenizer.encode(text_sentence, add_special_tokens=True, return_tensors='pt')
model.eval()
predict = model.generate(input_ids, max_length=100)[0]
tokenizer.decode(predict, skip_special_tokens=True)
#'Η νοσηλεύτρια κατέθεσε πως κατά την εισαγωγή του παιδιού "μου ανέφεραν πως είναι ένα παιδάκι που έχει χάσει τα αδελφάκια του και ότι είναι ιδιαίτερη περίπτωση".'
標題生成
text_sentence = 'Στην κατάθεση νοσηλεύτριας του Καραμανδάνειου Νοσοκομείου Πάτρας Παναγιώτας Τσεντούρου, η οποία εργαζόταν όταν εισήχθη στις 8 Απριλίου 2021 η Τζωρτζίνα, προχώρησε η διαδικασία ενώπιον του ΜΟΔ που δικάζει τη Ρούλα Πισπιρίγκου. Η νοσηλεύτρια κατέθεσε πως κατά την εισαγωγή του παιδιού "μου ανέφεραν πως είναι ένα παιδάκι που έχει χάσει τα αδελφάκια του και ότι είναι ιδιαίτερη περίπτωση" και εξιστόρησε τα γεγονότα της ημέρας εισαγωγής και της επομένης που η ίδια είχε βάρδια στην παιδιατρική κλινική.'
from transformers import (
AutoTokenizer,
AutoModelForSeq2SeqLM
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("dascim/greekbart-news24-title")
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("dascim/greekbart-news24-title")
input_ids = tokenizer.encode(text_sentence, add_special_tokens=True, return_tensors='pt')
model.eval()
predict = model.generate(input_ids, max_length=100)[0]
tokenizer.decode(predict, skip_special_tokens=True)
# 'Πάτρα: Κατάθεση νοσηλεύτριας για την εισαγωγή της Τζωρτζίνας στο νοσοκομείο'
情感預測
text_sentence = "Ο ελληνικός πολιτισμός είναι ένας από τους πιο πλούσιους και αναγνωρισμένους πολιτισμούς."
from transformers import (
AutoTokenizer,
AutoModelForSequenceClassification
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("dascim/greekbart-sentiment-classification")
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("dascim/greekbart-sentiment-classification")
input_ids = tokenizer.encode(text_sentence, add_special_tokens=True, return_tensors='pt')
model.eval()
predict = model(input_ids)[0]
print("negative" if predict.argmax(dim=-1).item()==1 else "positive")
# positive
📄 許可證
本項目採用MIT許可證。
👨💻 作者
GreekBART由Iakovos Evdaimon、Hadi Abdine、Christos Xypolopoulos、Stamatis Outsios、Michalis Vazirgiannis和Giorgos Stamou在École Polytechnique進行訓練和評估。
📚 引用
如果您使用了我們的工作,請引用以下文獻:
@inproceedings{evdaimon-etal-2024-greekbart,
title = "{G}reek{BART}: The First Pretrained {G}reek Sequence-to-Sequence Model",
author = "Evdaimon, Iakovos and
Abdine, Hadi and
Xypolopoulos, Christos and
Outsios, Stamatis and
Vazirgiannis, Michalis and
Stamou, Giorgos",
editor = "Calzolari, Nicoletta and
Kan, Min-Yen and
Hoste, Veronique and
Lenci, Alessandro and
Sakti, Sakriani and
Xue, Nianwen",
booktitle = "Proceedings of the 2024 Joint International Conference on Computational Linguistics, Language Resources and Evaluation (LREC-COLING 2024)",
month = may,
year = "2024",
address = "Torino, Italia",
publisher = "ELRA and ICCL",
url = "https://aclanthology.org/2024.lrec-main.700",
pages = "7949--7962",
}
Phi 2 GGUF
其他
Phi-2是微軟開發的一個小型但強大的語言模型,具有27億參數,專注於高效推理和高質量文本生成。
大型語言模型 支持多種語言
P
TheBloke
41.5M
205
Roberta Large
MIT
基於掩碼語言建模目標預訓練的大型英語語言模型,採用改進的BERT訓練方法
大型語言模型 英語
R
FacebookAI
19.4M
212
Distilbert Base Uncased
Apache-2.0
DistilBERT是BERT基礎模型的蒸餾版本,在保持相近性能的同時更輕量高效,適用於序列分類、標記分類等自然語言處理任務。
大型語言模型 英語
D
distilbert
11.1M
669
Llama 3.1 8B Instruct GGUF
Meta Llama 3.1 8B Instruct 是一個多語言大語言模型,針對多語言對話用例進行了優化,在常見的行業基準測試中表現優異。
大型語言模型 英語
L
modularai
9.7M
4
Xlm Roberta Base
MIT
XLM-RoBERTa是基於100種語言的2.5TB過濾CommonCrawl數據預訓練的多語言模型,採用掩碼語言建模目標進行訓練。
大型語言模型 支持多種語言
X
FacebookAI
9.6M
664
Roberta Base
MIT
基於Transformer架構的英語預訓練模型,通過掩碼語言建模目標在海量文本上訓練,支持文本特徵提取和下游任務微調
大型語言模型 英語
R
FacebookAI
9.3M
488
Opt 125m
其他
OPT是由Meta AI發佈的開放預訓練Transformer語言模型套件,參數量從1.25億到1750億,旨在對標GPT-3系列性能,同時促進大規模語言模型的開放研究。
大型語言模型 英語
O
facebook
6.3M
198
1
基於transformers庫的預訓練模型,適用於多種NLP任務
大型語言模型
Transformers

1
unslothai
6.2M
1
Llama 3.1 8B Instruct
Llama 3.1是Meta推出的多語言大語言模型系列,包含8B、70B和405B參數規模,支持8種語言和代碼生成,優化了多語言對話場景。
大型語言模型
Transformers 支持多種語言

L
meta-llama
5.7M
3,898
T5 Base
Apache-2.0
T5基礎版是由Google開發的文本到文本轉換Transformer模型,參數規模2.2億,支持多語言NLP任務。
大型語言模型 支持多種語言
T
google-t5
5.4M
702
精選推薦AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
專為泰語設計的80億參數指令模型,性能媲美GPT-3.5-turbo,優化了應用場景、檢索增強生成、受限生成和推理任務
大型語言模型
Transformers 支持多種語言

L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一個基於SODA數據集訓練的超小型對話模型,專為邊緣設備推理設計,體積僅為Cosmo-3B模型的2%左右。
對話系統
Transformers 英語

C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基於RoBERTa架構的中文抽取式問答模型,適用於從給定文本中提取答案的任務。
問答系統 中文
R
uer
2,694
98