DeepPavlov/distilrubert-small-cased-conversational est un modèle d’embedding russe sensible à la casse, publié par DeepPavlov le 28 juin 2022. Ses 107 millions de paramètres, tous actifs, produisent des représentations vectorielles denses de dimension 768. Son architecture comprend 2…

DeepPavlov/rubert-base-cased est un modèle d’embedding russe sensible à la casse, publié par DeepPavlov le 4 mars 2020. Le décompte fourni atteint 1 milliard de paramètres, tous actifs, et produit des représentations denses de 768 dimensions. Son architecture repose sur BERT, avec 12…

DeepPavlov/rubert-base-cased-sentence est un modèle d’embedding publié par DeepPavlov le 4 mars 2020. Cet encodeur sensible à la casse, fondé sur RuBERT et destiné au russe, produit des représentations denses de 768 dimensions par moyenne des embeddings de tokens, selon l’approche…