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Zual/
soter-megas

Name: soter-megas
Availability: InStock

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Sōtēr Megas (ΣΩΤΗΡ ΜΕΓΑΣ) — lemmatiseur de grec ancien

Sōtēr Megas est un lemmatiseur contextuel du grec ancien (ByT5-base, 581M paramètres), entraîné par distillation d'un LLM généraliste (DeepSeek V4-Flash) sur 2,26M de tokens d'annotations propres couvrant tout le spectre du grec (épopée, tragédie, prose classique, Koinè, Septante, patristique). Le nom reprend la légende ΣΩΤΗΡ ΜΕΓΑΣ des monnaies kouchanes — c'est le « grand frère » de Sôtêr, notre modèle de 9,5M qui tourne dans le navigateur.

Usage

python

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM

tok = AutoTokenizer.from_pretrained("Zual/soter-megas")
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("Zual/soter-megas")

# Entrée : <tb_X> forme-épelée <sep> contexte-gauche <tgt> forme </tgt> contexte-droit
# Conventions : <tb_perseus> (AGDT), <tb_proiel>, <tb_ptnk> (Septante)
phrase = "Ἀλέξανδρος ἐγένετο βασιλεύς".split()
i = 1  # lemmatiser ἐγένετο
inp = f"<tb_perseus> {' '.join(phrase[i])} <sep> {' '.join(phrase[:i])} <tgt> {phrase[i]} </tgt> {' '.join(phrase[i+1:])}"
out = model.generate(**tok(inp, return_tensors="pt"), max_length=48)
print(tok.decode(out[0], skip_special_tokens=True))  # γίγνομαι

Résultats (dev UD, 100 premières phrases ; « corrigé » = gold dont les erreurs

d'annotation adjugées philologiquement sont corrigées)

Système	PROIEL	Perseus	PTNK
Eulexis (dictionnaire)	87,3 / 88,2	89,1 / 90,4	86,4 / 86,7
Stanza	95,5 / 96,0	92,0 / 92,8	82,8 / 83,5
GreTa+dict (223M)	97,0 / 97,5	94,4 / 94,9	97,4 / 97,4
Sōtēr Megas (581M)	95,6 / 97,1	95,3 / 98,4	98,4 / 98,9

Hors domaine (grec byzantin non édité, gold DBBE de Swaelens et al., zéro-shot) : 77,6 exact (79,7 avec règle ponctuation) — vs 79,3 pour le SOTA supervisé entraîné sur ce domaine, 71,7 pour la meilleure baseline, et 74,2 pour le teacher LLM lui-même : l'élève distillé généralise au-delà de son maître.

Détails

Checkpoint sélectionné par robustesse hors domaine (meilleur score DBBE), entraînement ~5 epochs, batch effectif 64, Adafactor, contexte ±8 mots, entrées ≤384 octets.
Données d'entraînement : annotations DeepSeek V4-Flash (few-shot 128-512 exemples, TSV contraint, T=0) sur les trains UD grc et un échantillon stratifié de GLAUx/Diorisis (corpus sources CC BY-SA/CC BY ; treebanks UD CC BY-NC-SA utilisés pour l'évaluation).
Version en cours d'entraînement sur 49M de tokens — mise à jour à venir.
Auteur : Luc Pommeret (LISN/CNRS). Article en préparation.