Warning: mkdir(): No space left on device in /var/www/tg-me/post.php on line 37

Warning: file_put_contents(aCache/aDaily/post/DevOPSitsec/-1333-1334-1335-1336-1333-): Failed to open stream: No such file or directory in /var/www/tg-me/post.php on line 50
DevOps | Telegram Webview: DevOPSitsec/1336 -
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/DevOPSitsec/1336
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 DevOps







Share with your friend now:
tg-me.com/DevOPSitsec/1336

View MORE
Open in Telegram


DevOps Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

Look for Channels Online

You guessed it – the internet is your friend. A good place to start looking for Telegram channels is Reddit. This is one of the biggest sites on the internet, with millions of communities, including those from Telegram.Then, you can search one of the many dedicated websites for Telegram channel searching. One of them is telegram-group.com. This website has many categories and a really simple user interface. Another great site is telegram channels.me. It has even more channels than the previous one, and an even better user experience.These are just some of the many available websites. You can look them up online if you’re not satisfied with these two. All of these sites list only public channels. If you want to join a private channel, you’ll have to ask one of its members to invite you.

The S&P 500 slumped 1.8% on Monday and Tuesday, thanks to China Evergrande, the Chinese property company that looks like it is ready to default on its more-than $300 billion in debt. Cries of the next Lehman Brothers—or maybe the next Silverado?—echoed through the canyons of Wall Street as investors prepared for the worst.

DevOps from vn


Telegram DevOps
FROM USA