Instructions to use fhenrivx/KIDBERT with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Adapters
How to use fhenrivx/KIDBERT with Adapters:
from adapters import AutoAdapterModel model = AutoAdapterModel.from_pretrained("<base-model-id>") model.load_adapter("fhenrivx/KIDBERT", set_active=True) - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
Commit History
-
kikongo
Verified signatureEste artigo apresenta o modelo de aprendizagem profunda pré-treinado DistilBERT Kikongo (KDBERT), criado no âmbito do projecto de doutoramento em Processamento de Linguagem Natural (PLN) para Kikongo, DistilBERT é uma variante do Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT), criado com recurso a técnicas de destilação de conhecimento, é 40% menor e 60% mais eficaz que o BERT original. Foi concebido e treinado com propósito de simular o comportamento dos seus predecessores. Kikongo é um idioma morfologicamente muito rica e falada por cerca de 11 milhões de pessoas na região central da África, com maior incidência nas regiões costeiras ao sul do rio congo (e.g. Angola, República do Congo, República Democrática do Congo, Gabão) e em vários países do mundo. A produção digital de conteúdo nas línguas africanas é ínfima se comparada com línguas como inglês e outras línguas oficiais. Em PLN, os idiomas são classificados em línguas de poucos ou muitos recursos. Nesse âmbito …66ff3c7