Экспериментальный чекпойнт GPT-BERT для заполнения пропусков в тексте и связанных задач языкового моделирования.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
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
GPT-BERT_NoNPN_Seed1 — пользовательский чекпойнт GPT-BERT от Wes Scivetti, созданный в рамках экспериментов по обучению на корпусе, отфильтрованном методом NPN. Модель предназначена прежде всего для заполнения пропусков в тексте; каталог также отмечает возможность генерации текста.
Это плотная модель архитектуры GPT-BERT с 111,7 млн параметров и контекстом до 512 токенов. Она работает с текстом, распространяется в формате PyTorch и использует библиотеку Transformers; для загрузки требуются код архитектуры из репозитория и параметр trust_remote_code=True.
Модель подходит для экспериментов с masked language modeling и предсказаниями по контексту. README не сообщает языки обучения или оценки качества, поэтому их нельзя установить по имеющимся сведениям. Лицензия в предоставленных данных не указана.
В README не приведены сведения о поддерживаемых языках и качестве на бенчмарках. Для загрузки требуется доверить выполнение пользовательского кода репозитория через trust_remote_code=True.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Custom GPT-BERT checkpoint from the NPN filtered-corpus training experiments.
This repository includes the architecture code required by Transformers. Example:
from transformers import AutoModelForMaskedLM, AutoTokenizer
repo_id = "WesScivetti/GPT-BERT_NoNPN_Seed1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(repo_id)
model = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained(repo_id, trust_remote_code=True)
model.eval()
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers · fill-mask
Модели нужен код из репозитория; автор пока не в списке доверенных организаций.