В зоопарке русскоязычных моделей прибавление: в открытом доступе появилась модель text2text-генерации ruT5 и модели-энкодеры ruRoBERTa и ruBERT, формирующие семантическое пространство текста. Модели можно использовать для создания классификаторов текстов, кластеризации, извлечения информации, суммаризации и многих других NLP-задач.
Ещё в начале пути создания виртуальных ассистентов Салют мы, команда NLP R&D SberDevices, поняли, что нужно обучать базовые языковые модели для русского языка, ориентируясь на успешные модели для английского. Опыта в этом, надо сказать, у нас было немного. Прошло два года, и сейчас мы обучили множество моделей, которыми хотим поделиться с вами.
С нашими «гптшками» вы уже знакомы, и про них мы уже рассказывали. Сейчас мы решили расширить наш открытый зоопарк и остальными моделями. Их все легко дообучать и использовать в проме на одной GPU, в том числе в Colab. Мы надеемся, что эти модели будут полезны русскому NLP-сообществу и помогут родиться многим интересным решениям.
В этой статье мы поделимся общими характеристиками и результатами замеров моделей на разных задачах.
Все модели размещены в формате PyTorch-Transformers. Вы можете скачать их в HF transformers.
Colab с примерами.
