muril-large-cased

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支持17种印度语言的BERT大规模预训练模型

MuRIL是基于BERT large架构开发的印度语言预训练模型,支持17种印度语言及其音译版本。模型通过整合翻译数据和音译语料进行训练,在PANX和问答等多项XTREME基准测试中超越XLM-R large的性能表现,可广泛应用于印度语言相关的自然语言处理任务。

多语言开源项目预训练模型Github模型MuRIL自然语言处理Huggingface印度语言

项目概述

MuRIL大型模型(MuRIL Large)是一个专门为印度语言设计的多语言BERT模型。该模型采用BERT large架构,针对17种印度语言及其音译版本进行预训练。它的主要目标是为印度语言提供高质量的自然语言处理基础设施。

技术特点

这个模型具有以下几个突出特点:

  • 基于BERT large架构(24层)从头开始训练
  • 使用Wikipedia、Common Crawl、PMINDIA和Dakshina等多个语料库进行训练
  • 创新性地加入了翻译和音译文本对作为训练数据
  • 采用0.3的上采样指数值来增强低资源语言的性能
  • 支持包括印地语、泰米尔语、乌尔都语等17种印度语言

训练细节

模型的训练过程包含了多种数据来源:

  • 单语数据:使用Wikipedia和Common Crawl的17种印度语言语料
  • 平行数据:
    • 翻译数据:通过Google NMT管道获取的翻译文本对
    • 音译数据:使用IndicTrans工具获取的Wikipedia音译文本对

训练参数设置:

  • 训练步数:150万步
  • 批次大小:8192
  • 最大序列长度:512
  • 采用全词遮罩的自监督masked语言建模任务

性能评估

该模型在多个下游任务上展现出优秀的性能:

  • 在PANX任务中,平均F1分数达到77.7%,超过XLM-R(large)的68.0%
  • 在问答任务(XQUAD、MLQA、TyDiQA)中表现突出
  • 在XNLI自然语言推理任务中达到与XLM-R(large)相当的水平

应用场景与局限性

应用场景:

  • 适用于印度语言的各类自然语言处理任务
  • 特别适合处理包含音译文本的应用场景
  • 可用于跨语言理解和迁移学习任务

局限性:

  • 主要针对17种印度语言优化,对其他语言的效果可能不理想
  • 需要较大的计算资源进行微调

使用建议

  • 建议在微调时调整所有参数以获得最佳效果
  • 不同任务可参考评估部分提供的超参数设置
  • 在实际应用中需要根据具体任务和语言选择合适的微调策略

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