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Owl-ph1-base (512)🦉

Name: Owl-ph1-base-len512
Availability: InStock

このモデルは、ModernBERT アーキテクチャに基づくコード特化型言語モデルです。

既存の事前学習済みモデル（ModernBERT-base など）の重みは使用せず、 8 言語を含む自前のデータセットである, Owl コーパス（約 855 万件の関数ペア）を用いて、 ランダム初期化状態から事前学習（scratch training） を行っています。学習時の入力長を512トークンにしたバージョンで，段階1の状態のモデルです

使用方法

このモデルは fill-mask タスクとして直接利用できるほか、ファインチューニングを行うことで意味的コード検索やコード理解タスクのベースモデルとして利用できます。

python

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForMaskedLM
#MLMモデルとして読み込む場合
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Shuu12121/Owl-ph1-base-len512")
model = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained("Shuu12121/Owl-ph1-base-len512")

Sentence-Transformersを用いてファインチューニングを行う場合の読み込み方

python

from sentence_transformers import SentenceTransformer,models

word_embedding_model = models.Transformer("Shuu12121/Owl-ph1-base-len512")
word_embedding_model.max_seq_length = 512
#CLSトークンを用いる場合pooling_mode_cls_tokenのみTrue
#平均プーリングを用いる場合 pooling_mode_mean_tokensのみTrue
pooling_model = models.Pooling(
    word_embedding_model.get_word_embedding_dimension(),
    pooling_mode_cls_token=True,
    pooling_mode_mean_tokens=False,
    pooling_mode_max_tokens=False,
    pooling_mode_weightedmean_tokens=False,
    pooling_mode_lasttoken=False,
)
model = SentenceTransformer(modules=[word_embedding_model, pooling_model])

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