🌟 EuroBERT: Энкодеры нового поколения

В последние годы язык обработки и понимания стал одной из самых бурно развивающихся областей в мире искусственного интеллекта. Исследовательская группа, работающая под эгидой Центральной Высшей школы Супелек (Centrale Supélec), сделала значительный шаг вперед, выпустив EuroBERT — семейство мультиязычных энкодеров, которое уже начинает менять правила игры. Обученные на просто невероятных 5 триллионах токенов с использованием данных на 15 языках, включая русский, EuroBERT открывает новые горизонты в области обработки естественного языка.

Инновационные характеристики EuroBERT

На первый взгляд, новейший EuroBERT поражает своей архитектурой, способной обрабатывать контекст до 8192 токенов. Это дает возможность глубже анализировать документы и проводить поиск информации с рекордной глубиной понимания. Такие высокие показатели делают его идеальным инструментом для множества задач: от классификации и регрессии последовательностей до оценки качества и резюме. Более того, он прокладывает путь к новым подходам в программах, связанных с математическими задачами.

Отличительная черта EuroBERT заключается в применении современных методик, таких как GQA, RoPE и среднеквадратичная нормализация. Эти инструменты были интегрированы в систему, чтобы достичь беспрецедентной производительности даже под давлением сложных задач.

Но наиболее примечательный аспект EuroBERT — это его способность работать с кодом и математическими выражениями. Это делает его уникальным по сравнению с предшествующими моделями, такими как XLM-RoBERTa и mGTE. При обучении не обошли стороной и примеры кода, что в свою очередь значит, что EuroBERT способен лучше понимать и генерировать программные конструкции.

Уникальные достижения

Первые результаты говорят сами за себя. Самая младшая модель семейства EuroBERT с 210 миллионами параметров успешно продемонстрировала свою силу в тестах. Например, в многоязычном тесте MIRACL точность достигла 95%, а в классификации отзывов (AmazonReviews) результат составил 64.5%. Это впечатляющие показатели, особенно когда речь заходит о работе с кодом и математикой. В тестах, таких как CodeSearchNet и MathShepherd, EuroBERT обошел своих предшественников на 10-15%, что свидетельствует о его выдающихся возможностях.

Что включает в себя релиз

На данный момент доступны три основные модели EuroBERT:

• 🟢 EuroBERT-210M
• 🟢 EuroBERT-610M
• 🟢 EuroBERT-2.1B

Тысячи разработчиков и исследователей теперь могут интегрировать EuroBERT в свои проекты. Важно отметить, что использовать EuroBERT можно с библиотекой Transformers начиная с версии 4.48.0, и разработчики рекомендуют запускать его с Flash Attention 2 для максимальной эффективности.

Пример инференса

Принять возможности EuroBERT в свои руки можно и легко. Вот пример кода, который поможет вам начать:

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) # Для получения предсказаний для маски: 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) # Ожидается: Paris

Лицензирование

EuroBERT доступен под лицензией Apache 2.0, что делает его открытым для множества приложений и разработок. Это отличная новость для тех, кто работает в сфере ИИ и машинного обучения и стремится к экспериментам и инновациям.

В заключение, EuroBERT — это безусловно шаг вперед в области обработки естественного языка. Его мощные характеристики и универсальность делают его важным инструментом для ученых, разработчиков и всех, кто хочет вывести свои проекты на новый уровень. Буду держать руку на пуль

EuroBERT: Новый стандарт в мультиязычных энкодерах ver 0
Ширина: 1500 px
Высота: 500 px
Соотношение сторон.: 3:1

Скачать

EuroBERT: Новый стандарт в мультиязычных энкодерах ver 1
Ширина: 1434 px
Высота: 656 px
Соотношение сторон.: 717:328

Скачать

EuroBERT: Новый стандарт в мультиязычных энкодерах ver 2
Ширина: 1280 px
Высота: 887 px
Соотношение сторон.: 1280:887

Скачать

EuroBERT: Новый стандарт в мультиязычных энкодерах ver 3
Ширина: 1434 px
Высота: 1000 px
Соотношение сторон.: 717:500

Скачать