Language modeling/nl: Difference between revisions
(Updating to match new version of source page) |
(Replaced content with "==N-gram-modellering==") |
||
(10 intermediate revisions by 4 users not shown) | |||
Line 1: | Line 1: | ||
< | <languages/> | ||
== | <span id="n-gram_modeling"></span> | ||
==N-gram-modellering== | |||
'Colibri core' is een natuurlijketaalverwerkingstool alsook een C++- en Python-bibliotheek voor het werken met standaard taalkundige constructies zoals n-grams en skipgrams (d.w.z. patronen met een of meerdere gaten van ofwel vaststaande, ofwel dynamische grootte) op een snelle en geheugenefficiënte manier. In de kern bevindt zich de colibri-patroonmodelleerder die het mogelijk maakt om querypatternmodellen te bouwen, bekijken en bewerken. | |||
*[http://proycon.github.io/colibri-core/ | |||
</ | *[http://proycon.github.io/colibri-core/ Githubpagina] | ||
<span id="Large_Language_Models"></span> | |||
==Grote Taalmodellen== | |||
* [https://huggingface.co/models?search=dutch Hugging Face Dutch Models] | * [https://huggingface.co/models?search=dutch Hugging Face Dutch Models] | ||
* [https://people.cs.kuleuven.be/~pieter.delobelle/robbert/ RobBERT]: | * [https://people.cs.kuleuven.be/~pieter.delobelle/robbert/ RobBERT]: Een Nederlands RoBERTa-taalmodel | ||
* [https://github.com/wietsedv/bertje BERTje]: | * [https://github.com/wietsedv/bertje BERTje]: Een Nederlands BERT-model | ||
* [https://github.com/Rijgersberg/GEITje GEITje]: | * [https://github.com/Rijgersberg/GEITje GEITje]: Een groot open taalmodel | ||
</ | * [https://huggingface.co/Tweeties/tweety-7b-dutch-v24a Tweety] | ||
<span id="Multilingual_Language_Models_including_Dutch"></span> | |||
==Meertalige Taalmodellen inclusief het Nederlands== | |||
* [https://openai.com/ GPT-3] | * [https://openai.com/ GPT-3] | ||
* [https://huggingface.co/docs/transformers/model_doc/mbart MBart] | * [https://huggingface.co/docs/transformers/model_doc/mbart MBart] | ||
==SpaCy== | ==SpaCy== | ||
spaCy is een gratis opensourcebibliotheek voor natuurlijketaalverwerking in Python. | |||
* [https://spacy.io/models/nl | |||
</ | * [https://spacy.io/models/nl Nederlandse modellen] | ||
<span id="Language_Modeling_Benchmarks"></span> | |||
== Taalmodelleringsbenchmarks == | |||
===DUMB=== | ===DUMB=== | ||
DUMB is een benchmark voor het evalueren van de kwaliteit van taalmodellen voor Nederlandse natuurlijketaalverwerkingstaken. De set met taken is ontworpen om divers en uitdagend te zijn en de limieten van de bestaande taalmodellen te testen. De specifieke datasets en formaten zijn met name geschikt voor het finetunen van encodermodellen en toepasbaarheid voor grote generatieve modellen moet nog worden vastgesteld. Meer details zijn te lezen in het paper dat via onderstaande link te vinden is. | |||
* [https://dumbench.nl/ DuMB] | * [https://dumbench.nl/ DuMB] | ||
< | <span id="LLM_Leaderboard"></span> | ||
===LLM | ===LLM Scorebord=== | ||
</ | Dit is een scorebord voor Nederlandse benchmarks voor grote taalmodellen. | ||
* [https://huggingface.co/spaces/BramVanroy/open_dutch_llm_leaderboard Open Nederlands LLM Scorebord] | |||
<span id="Scandeval_Dutch_NLG"></span> | |||
===Scandeval Nederlandse NLG === | |||
*[https://scandeval.com/dutch-nlg/ Scandeval Nederlandse NLG] | |||
* [https:// | |||
Latest revision as of 12:48, 24 June 2024
N-gram-modellering
'Colibri core' is een natuurlijketaalverwerkingstool alsook een C++- en Python-bibliotheek voor het werken met standaard taalkundige constructies zoals n-grams en skipgrams (d.w.z. patronen met een of meerdere gaten van ofwel vaststaande, ofwel dynamische grootte) op een snelle en geheugenefficiënte manier. In de kern bevindt zich de colibri-patroonmodelleerder die het mogelijk maakt om querypatternmodellen te bouwen, bekijken en bewerken.
Grote Taalmodellen
- Hugging Face Dutch Models
- RobBERT: Een Nederlands RoBERTa-taalmodel
- BERTje: Een Nederlands BERT-model
- GEITje: Een groot open taalmodel
- Tweety
Meertalige Taalmodellen inclusief het Nederlands
SpaCy
spaCy is een gratis opensourcebibliotheek voor natuurlijketaalverwerking in Python.
Taalmodelleringsbenchmarks
DUMB
DUMB is een benchmark voor het evalueren van de kwaliteit van taalmodellen voor Nederlandse natuurlijketaalverwerkingstaken. De set met taken is ontworpen om divers en uitdagend te zijn en de limieten van de bestaande taalmodellen te testen. De specifieke datasets en formaten zijn met name geschikt voor het finetunen van encodermodellen en toepasbaarheid voor grote generatieve modellen moet nog worden vastgesteld. Meer details zijn te lezen in het paper dat via onderstaande link te vinden is.
LLM Scorebord
Dit is een scorebord voor Nederlandse benchmarks voor grote taalmodellen.