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Wietse de Vries • Andreas van Cranenburgh • Arianna Bisazza • Tommaso Caselli • Gertjan van Noord • Malvina Nissim **WARNING:** The vocabulary size of BERTje has changed in 2021. If you use an older fine-tuned model and experience problems with the `GroNLP/bert-base-dutch-cased` tokenizer, use use the following tokenizer: The arXiv paper lists benchmarks. Here are a couple of comparisons between BERTje, multilingual BERT, BERT-NL and RobBERT that were done after writing the paper. Unlike some other comparisons, the fine-tuning procedures for these benchmarks are identical for each pre-trained model. You may be able to achieve higher scores for individual models by optimizing fine-tuning procedures.

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hateBERT

GroNLP

HateBERT is an English pre-trained BERT model obtained by further training the English BERT base uncased model with more than 1 million posts from banned communites from Reddit. The model has been developed as a collaboration between the University of Groningen, the university of Turin, and the University of Passau. For details, check out the paper presented at WOAH 2021. The code and the fine-tuned models are available on OSF. Fine-tuned models have a different licence, check the dedicated repository.

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選び方とよくある質問
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入力・出力・キャッシュ料金を分け、同じ用途と使用量で総費用を比較します。画像・音声・動画は枚数、時間、解像度で課金される場合があります。

オープンウェイトは無料で商用利用できますか？+

必ずしもそうではありません。バージョンごとのライセンス、商用制限、ポリシーを確認してください。自前運用には計算資源と保守費用も必要です。

ランキング1位が最適ですか？+

順位はテスト、バージョン、評価方法によります。実際の業務データで精度、遅延、安定性、費用を比較してください。

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