UBC-NLP/ARBERT

ARBERT обучен предсказывать пропущенные слова в предложении, что полезно для различных языковых задач.

Он основан на той же архитектуре, что и BERT-base, что делает его эффективным и действенным.

ARBERT был обучен на большом наборе арабских данных, что позволило ему ознакомиться с широким спектром языковых паттернов арабского языка.

Он использует 12 слоев внимания, каждый с 12 головками внимания и 768 скрытыми измерениями, для обработки текста.