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/1734
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/1734

View MORE
Open in Telegram


Python RU Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

What Is Bitcoin?

Bitcoin is a decentralized digital currency that you can buy, sell and exchange directly, without an intermediary like a bank. Bitcoin’s creator, Satoshi Nakamoto, originally described the need for “an electronic payment system based on cryptographic proof instead of trust.” Each and every Bitcoin transaction that’s ever been made exists on a public ledger accessible to everyone, making transactions hard to reverse and difficult to fake. That’s by design: Core to their decentralized nature, Bitcoins aren’t backed by the government or any issuing institution, and there’s nothing to guarantee their value besides the proof baked in the heart of the system. “The reason why it’s worth money is simply because we, as people, decided it has value—same as gold,” says Anton Mozgovoy, co-founder & CEO of digital financial service company Holyheld.

How Does Telegram Make Money?

Telegram is a free app and runs on donations. According to a blog on the telegram: We believe in fast and secure messaging that is also 100% free. Pavel Durov, who shares our vision, supplied Telegram with a generous donation, so we have quite enough money for the time being. If Telegram runs out, we will introduce non-essential paid options to support the infrastructure and finance developer salaries. But making profits will never be an end-goal for Telegram.

Python RU from tw


Telegram Python RU
FROM USA