Компактная тестовая модель BERT для проверки процессов выпуска и извлечения признаков из текста.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Вместе с другими моделями категории «Эмбеддинги» — сравнение идёт внутри одной категории.
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.
В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
HFVwr/bert-tiny-test — компактная модель BERT, опубликованная для сквозного тестирования процессов выпуска hfviewer. Она содержит два слоя Transformer с размером скрытого представления 128 и предназначена для извлечения признаков из текста с контекстом до 512 токенов. Модель производна от stsb-bert-tiny-safetensors: веса перенесены без изменений.
Репозиторий предназначен для тестирования визуализации и потоков работы с моделями и статьями, а не для прикладного использования. Модель не проходила оценку качества. Распространяется по лицензии Apache-2.0.
Модель предназначена только для тестирования, не оценивалась и не подходит для производственного использования.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
A tiny BERT used to test the hfviewer release flows end to end.
Two transformer layers, hidden size 128. Small on purpose - this repo exists to exercise visualization, featuring and article flows.
Testing only. Do not use in production.
Derived from stsb-bert-tiny-safetensors weights, unchanged.
Not evaluated - it is a plumbing test model.
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…