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ModernBERT-base-multilingual
team-lucid/ModernBERT-base-multilingual
ModernBERT-base-multilingual is a machine learning model from team-lucid. Use it for the machine learning task on the model card, and read the license before you ship it in a product. The card lists the license as apache-2.0.
ModernBERT는 양방향 인코더 아키텍처에 현대적인 트랜스포머 기법을 적용한 모델입니다. RoPE를 사용해 최대 8,192 토큰의 긴 문맥을 효율적으로 처리하며, Local-Global 어텐션 패턴으로 계산 복잡도를 줄였습니다. GeGLU 활성화 함수와 Pre-normalization 블록, Unpadding 기법을 통해 기존 BERT 대비 최대 4배 빠른 처리 속도를 달성했습니다.
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At a glance
- License
- apache-2.0
- Model type
- modernbert
- Access
- Public
- Created
- Oct 15, 2025
- Updated
- Oct 15, 2025
- SHA
- 30e7e2f8
Datasets
Model card
From the Hugging Face model README
ModernBERT-base-multilingual
Model Details
ModernBERT는 양방향 인코더 아키텍처에 현대적인 트랜스포머 기법을 적용한 모델입니다. RoPE를 사용해 최대 8,192 토큰의 긴 문맥을 효율적으로 처리하며, Local-Global 어텐션 패턴으로 계산 복잡도를 줄였습니다. GeGLU 활성화 함수와 Pre-normalization 블록, Unpadding 기법을 통해 기존 BERT 대비 최대 4배 빠른 처리 속도를 달성했습니다.
이 연구는 구글의 TPU Research Cloud(TRC)를 통해 지원받은 Cloud TPU로 학습되었습니다.
How to Get Started with the Model
from transformers import AutoTokenizer, ModernBertForSequenceClassification
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("team-lucid/ModernBERT-base-multilingual")
model = ModernBertForSequenceClassification.from_pretrained("team-lucid/ModernBERT-base-multilingual")
inputs = tokenizer("안녕, 세상!", return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)
- Type
- modernbert
- License
- apache-2.0
- Languages
- ko
- Created
- Oct 15, 2025
- Updated
- Oct 15, 2025