ModernBERT-base
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Modernbert Base
紹介 :
ModernBERT-baseは、2兆個の英語とコードデータで事前学習された最新の双方向エンコーダーTransformerモデルです。最大8192トークンのコンテキストをネイティブにサポートしています。Rotary Positional Embeddings (RoPE)、Local-Global Alternating Attention、Unpaddingなどの最新のアーキテクチャ改良を採用することで、長文テキスト処理タスクにおいて優れた性能を発揮します。ModernBERT-baseは、検索、分類、大規模コーパスにおける意味検索など、長文書を処理する必要があるタスクに適しています。モデルの訓練データは主に英語とコードであるため、他の言語での性能は低下する可能性があります。
ターゲットユーザー :
長文テキストデータを処理する必要がある開発者、データサイエンティスト、研究者を対象としています。ModernBERT-baseは、長文テキスト処理能力と英語およびコードデータへの最適化により、自然言語処理、コード検索、混合(テキスト+コード)意味検索などのシナリオに特に適しています。
総訪問数: 26.1M
最も高い割合の地域: US(17.94%)
ウェブサイト閲覧数 : 47.7K
使用シナリオ
大規模ドキュメント内での情報検索
コードベースに対する意味検索による関連関数またはモジュールの発見
大規模コーパス内でのテキスト分類と意味検索
製品特徴
最大8192トークンの長文テキスト処理能力をサポート
Rotary Positional Embeddings (RoPE)による長コンテキストのサポート
Local-Global Alternating Attentionによる長入力の効率向上
UnpaddingとFlash Attentionによる推論効率の最適化
大規模テキストおよびコードデータの事前学習に対応
トークンタイプIDが不要で、下流タスクの利用が簡素化
Flash Attention 2を使用することで、より高い効率を実現
使用チュートリアル
1. transformersライブラリのインストール:`pip install git+https://github.com/huggingface/transformers.git` を使用してインストールします。
2. モデルとトークナイザのロード:`AutoTokenizer`と`AutoModelForMaskedLM`を使用して、事前学習済みモデルからトークナイザとモデルをロードします。
3. 入力テキストの準備:処理対象のテキストをトークナイザに入力し、モデルに必要な入力形式を取得します。
4. モデル推論:処理済みの入力データをモデルに渡し、推論を実行します。
5. 予測結果の取得:Masked Language Modelタスクの場合、[MASK]位置の予測結果を取得します。
6. 下流タスクへの適用:分類、検索、質問応答などのタスクでは、ModernBERTを微調整して特定のタスクに適合させることができます。
7. Flash Attention 2による効率の最適化:GPUをサポートしている場合、flash-attnライブラリをインストールして使用することで、より高い推論効率を実現できます。
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