

Modernbert Large
紹介 :
ModernBERT-largeは、最新のアーキテクチャ改良(回転位置埋め込み(RoPE)による長文コンテキスト対応、局所-グローバル交互注意機構による長入力の効率化、パディング不要とFlash Attentionによる推論効率向上など)を取り入れた、現代的な双方向エンコーダーTransformerモデル(BERTスタイル)です。2兆個の英語とコードのデータで事前学習されており、最大8192トークンのネイティブなコンテキスト長を備えています。長文書の処理が必要な検索、分類、大規模コーパスでの意味検索などの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、他の言語でのパフォーマンスは低い可能性があります。
ターゲットユーザー :
自然言語処理(NLP)分野の研究者や開発者、特に長文テキストやコードデータを扱う専門家を対象としています。ModernBERT-largeの長文コンテキスト処理能力と高い効率性により、大規模コーパスや複雑なNLPタスクに最適です。
使用シナリオ
大規模コーパスにおけるテキストとコードの意味検索
長文書の検索と分類タスク
コード検索とStackQAなどのコード検索タスクにおいて最先端の性能を達成
製品特徴
? 回転位置埋め込み(RoPE):長文コンテキストの処理に対応
? 局所-グローバル交互注意機構:長入力の処理効率向上
? パディング不要とFlash Attention:モデルの推論効率向上
? 長いコンテキスト長: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
? 多様なタスクへの適用:テキストとコードの検索、分類、意味検索などに適用可能
? 高性能:同規模の他のエンコーダーモデルを複数のタスクで上回る性能
? 豊富な事前学習データ:2兆個の英語とコードのデータに基づいて事前学習済み
使用チュートリアル
1. transformersライブラリのインストール:最新のtransformersライブラリをpipでインストールします。
2. モデルとトークナイザーのロード: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ーとモデルをロードします。
3. 入力テキストの前処理:入力テキストをトークナイザーで処理し、モデルに必要な入力形式に変換します。
4. モデル推論:処理済みの入力テキストをモデルに渡して推論を実行します。
5. 予測結果の取得:モデルの出力から予測結果(例えば、[mask]の予測単語)を取得します。
6. ファインチューニング:下流タスクに応じてモデルをファインチューニングし、特定タスクのパフォーマンスを向上させます。
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