(B AR出口 T )是论文中使用的
文本填充
40 GB 语言模型。由此导出的
- 由[可选]共享: 全熙元(哈文)
- 许可证:
-
该模型不应被用来故意为人们创造敌对或疏远的环境。
大量研究探讨了语言模型的偏见和公平问题(例如,见Sheng等人(2021)和Bender等人(2021年))。该模型产生的预测可能包括受保护阶层中令人不安和有害的刻板印象;身份特征;以及敏感、社会和职业群体。
0.27亿 |
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(-:
字符BPE标记器
ffn_dim | 隐藏(_D) | |||||
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6 | 16 | 3072 | 768 | ||
6 | 16 | 3072 | 768 |
测试数据
KorSTS(长矛手) | |||
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90.24 | 81.66 | 94.34 |
- 使用小时数:
- 云提供商:
如何开始使用模型
from transformers import PreTrainedFast, Bart
tokenizer = PreTrainedFast.from_pretrained('gogamza/kobart-base-v2')
model = Bart.from_pretrained('gogamza/kobart-base-v2')
数据统计
数据评估
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