HPLT/hplt_bert_base_th: LTG-BERT ภาษาไทย!

ปัจจุบัน แม้ว่า masked language model จะถูก LLM กลบไป แต่ฝั่ง masked language model ยังคงมีการพัฒนาต่อเนื่องอยู่ หนึ่งในนั้นคือ LTG-BERT ที่เป็น data-efficient masked language model เทรนด้วยข้อมูลจำกัด (ทดสอบด้วย British National Corpus ที่มี 100M tokens) แต่ประสิทธิภาพดีกว่า BERT ตัวหลัก ไม่จำเป็นต้องเทรนด้วยข้อมูลจำนวนมาก งานนี้ได้ตีพิมพ์ที่ EACL2023 ที่ผ่านมา อ่านได้ที่ https://aclanthology.org/2023.findings-eacl.146/

สำหรับ LTG-BERT ภาษาไทย ทาง HPLT ที่เป็นโครงการรวบรวมข้อมูลหน้าเว็บกับชุดข้อมูลของฝั่งยุโรป ได้เทรนโมเดล LTG-BERT หลายภาษาแบบ monolingual รวมถึงภาษาไทย ปล่อยออกมาเป็นสาธารณะบน HuggingFace HPLT/hplt_bert_base_th สามารถใช้งานได้ผ่าน HuggingFace อ่านรายละเอียดได้ที่ https://huggingface.co/HPLT/hplt_bert_base_th

 

ความคิดเห็น

แสดงความคิดเห็น

โพสต์ยอดนิยมจากบล็อกนี้

สร้าง Corpus ใหม่ที่เหมือน BEST I Corpus

BEST I Corpus เป็นคลังข้อมูลสำหรับใช้ฝึกระบบตัดคำภาษาไทย เป็นผลงานของ Nectec หากเราต้องการสร้างสร้าง Corpus ใหม่สำหรับใช้ฝึกระบบตัดคำภาษาไทย
อ่านเพิ่มเติม

ทำ POS tagging ภาษาไทยโดยใช้ Neural Network ด้วย nlpnet

nlpnet เป็นเครื่องมือสำหรับใช้ทำ part-of-speech tagging, semantic role labeling และ dependency parsing โดยใช้ Neural Network โดยรันบน Python 2.7 (ไม่รองรับ Windows) และเป็น MIT License การติดตั้ง ใช้คำสั่ง $ pip install nlpnet การเตรียมข้อมูลภาษาไทย เราใช้ข้อมูล orchid มาทำเป็น CoNLL format ตั้งชื่อว่า thaipostag.txt ที่มี 4 column ตามตัวอย่างนี้ 1    การ    _    FIXN 2    ประชุม    _    VACT 3    ทาง    _    NCMN 4    วิชาการ    _    NCMN 5    <space>    _    PUNC 6    ครั้ง    _    CFQC 7    ที่1    _    DONM column แรกเป็นลำดับประโยค column ที่ 2 เป็นคำ และอันสุดท้ายเป็น POS tagging กำกับแต่ละคำ โหลดไฟล์ข้อมูลที่จัดทำไว้ได้จาก https://gist.github.com/wannaphongcom/a8224d8fb19eb32c3c86335e180bcc9e จากนั้น ทำการโหลดไฟล์ nlpnet-train.py จาก https://github.com/erickrf/nlpnet/raw/master/bin/nlpnet-train.py มาไว้ แล้วเปิดคอมมาไลน์ ใช้คำสั่ง $ python nlpnet-train.py pos --gold ที่ตั้งไฟล์thaipostag.txt -e จำนวนที่ต้องการtrain(ค่าเริ่มต้นคือ15) โดยเมื่อสั่ง $ python
อ่านต่อ

RWKV: เมื่อ transformer ยังช้าเกินไป

รูปภาพ
ปัจจุบันนี้กระแส  LLM กำลังมา transformer จำพวก decoder model กลายเป็นกระแสหลัก  ด้วยความสามารถหลายด้านที่มาพร้อมกับขนาดโมเดลที่ใหญ่ขึ้น  แต่ด้วยขนาดกับสถาปัตยกรรม transformer จึงต้องการ resource  ที่ค่อนข้างโหดทั้ง GPU กับ CPU รวมถึงฮาร์ดแวร์เร่งความเร็ว กับเทคนิคต่าง  ๆ ในการย่อขนาดกับเร่งความเร็วแต่แลกมาด้วยประสิทธิภาพที่ลดลงไปด้วย  ทำให้ผู้คนบางส่วนหันไปมอง ออกแบบสถาปัตยกรรมอื่น ๆ หนึ่งในนั้น คือ RWKV  ที่นำข้อดี RNN กับ transformer (parallelizable) มารวมกัน Receptance  Weighted Key Value (RWKV) เป็นโมเดลที่นำความสามารถเทรนแบบขนาน  (parallelizable) ของ transformer เมื่อตอนเทรนโมเดล  และประสิทธิภาพในการใช้งานแบบ RNN มารวมกัน อย่างที่เรารู้กันว่า RNN  ไม่สามารถเทรนแบบขนาน (parallelizable) ได้ โดย RWKV แก้ไขจุดนี้ไป  โดยมีการพัฒนามาสองปีกว่า และได้รับการตีพิมพ์ใน EMNLP 2023 แบบ findings  ซึ่งใน paper นี้เป็น RWKV-4 แต่ปัจจุบัน RWKV พัฒนามาจนถึง RWKV-6 แล้ว RWKV-6  เป็นโมเดล RWKV รุ่นที่ 6 เป็น Open source (Apache 2.0 license)  รองรับทั้งภาษาไทย ภาษาอังกฤษและอีกว่า 100+ ภาษา  ส่วนประสิ
อ่านต่อ