Telegram Group & Telegram Channel
Forwarded from Machinelearning
🌟 EuroBERT: энкодеры нового поколения.

Исследовательская группа под патронажем Centrale Supélec (Университет Париж-Сакле) выпустила в открытый доступ EuroBERT — семейство мультиязычных энкодеров, обученных на 5 трлн. токенов из 15 языков, включая русский.

EuroBERT сочетает инновационную архитектуру с поддержкой контекста до 8192 токенов, что делает это семейство идеальным для анализа документов, поиска информации, классификации, регрессии последовательности, оценки качества, оценки резюме и задач, связанных с программированием, решением математических задачи.

В отличие от предшественников (XLM-RoBERTa и mGTE), EuroBERT объединил GQA, RoPE и среднеквадратичную нормализацию, чтобы достичь беспрецедентной эффективности производительности даже в сложных задачах. Второе немаловажное преимущество EuroBERT - в обучение помимо текстовых данных были включены примеры кода и решения математических задач.

Самая младшая модель EuroBERT с 210 млн. параметров показала рекордные результаты: в тесте MIRACL по многоязычному поиску её точность достигла 95%, а в классификации отзывов (AmazonReviews) — 64,5%. Особенно выделяется умение работать с кодом и математикой — в бенчмарках CodeSearchNet и MathShepherd EuroBERT опережает аналоги на 10–15%.

▶️Состав релиза:

🟢EuroBERT-210М
🟢EuroBERT-610М
🟢EuroBERT-2.1В

⚠️ EuroBERT можно использовать непосредственно с transformers, начиная с версии 4.48.0

⚠️ Для достижения максимальной эффективности, разработчики рекомендуют запускать EuroBERT с Flash Attention 2

▶️ Пример инференса:

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForMaskedLM

model_id = "EuroBERT/EuroBERT-210m"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained(model_id, trust_remote_code=True)

text = "The capital of France is <|mask|>."
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)

# To get predictions for the mask:
masked_index = inputs["input_ids"][0].tolist().index(tokenizer.mask_token_id)
predicted_token_id = outputs.logits[0, masked_index].argmax(axis=-1)
predicted_token = tokenizer.decode(predicted_token_id)
print("Predicted token:", predicted_token)
# Predicted token: Paris


📌Лицензирование: Apache 2.0 License.


🟡Статья
🟡Коллекция на HF
🟡Arxiv
🖥GitHub (Скоро)


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #Encoder #EuroBERT
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM



tg-me.com/pro_python_code/1732
Create:
Last Update:

🌟 EuroBERT: энкодеры нового поколения.

Исследовательская группа под патронажем Centrale Supélec (Университет Париж-Сакле) выпустила в открытый доступ EuroBERT — семейство мультиязычных энкодеров, обученных на 5 трлн. токенов из 15 языков, включая русский.

EuroBERT сочетает инновационную архитектуру с поддержкой контекста до 8192 токенов, что делает это семейство идеальным для анализа документов, поиска информации, классификации, регрессии последовательности, оценки качества, оценки резюме и задач, связанных с программированием, решением математических задачи.

В отличие от предшественников (XLM-RoBERTa и mGTE), EuroBERT объединил GQA, RoPE и среднеквадратичную нормализацию, чтобы достичь беспрецедентной эффективности производительности даже в сложных задачах. Второе немаловажное преимущество EuroBERT - в обучение помимо текстовых данных были включены примеры кода и решения математических задач.

Самая младшая модель EuroBERT с 210 млн. параметров показала рекордные результаты: в тесте MIRACL по многоязычному поиску её точность достигла 95%, а в классификации отзывов (AmazonReviews) — 64,5%. Особенно выделяется умение работать с кодом и математикой — в бенчмарках CodeSearchNet и MathShepherd EuroBERT опережает аналоги на 10–15%.

▶️Состав релиза:

🟢EuroBERT-210М
🟢EuroBERT-610М
🟢EuroBERT-2.1В

⚠️ EuroBERT можно использовать непосредственно с transformers, начиная с версии 4.48.0

⚠️ Для достижения максимальной эффективности, разработчики рекомендуют запускать EuroBERT с Flash Attention 2

▶️ Пример инференса:

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForMaskedLM

model_id = "EuroBERT/EuroBERT-210m"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained(model_id, trust_remote_code=True)

text = "The capital of France is <|mask|>."
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)

# To get predictions for the mask:
masked_index = inputs["input_ids"][0].tolist().index(tokenizer.mask_token_id)
predicted_token_id = outputs.logits[0, masked_index].argmax(axis=-1)
predicted_token = tokenizer.decode(predicted_token_id)
print("Predicted token:", predicted_token)
# Predicted token: Paris


📌Лицензирование: Apache 2.0 License.


🟡Статья
🟡Коллекция на HF
🟡Arxiv
🖥GitHub (Скоро)


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #Encoder #EuroBERT

BY Python RU







Share with your friend now:
tg-me.com/pro_python_code/1732

View MORE
Open in Telegram


Python RU Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

Newly uncovered hack campaign in Telegram

The campaign, which security firm Check Point has named Rampant Kitten, comprises two main components, one for Windows and the other for Android. Rampant Kitten’s objective is to steal Telegram messages, passwords, and two-factor authentication codes sent by SMS and then also take screenshots and record sounds within earshot of an infected phone, the researchers said in a post published on Friday.

Python RU from it


Telegram Python RU
FROM USA