Экспериментальная контрольная точка GPT-BERT на 111,7 млн параметров для восстановления замаскированных токенов в тексте.
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
WesScivetti/GPT-BERT_NoNafterN_Seed2 — контрольная точка GPT-BERT, созданная для экспериментов по обучению на корпусе, отфильтрованном методом NPN. Модель использует архитектуру GPT-BERT с плотными слоями, имеет 111,7 млн параметров и контекстное окно 512 токенов. Для загрузки в Transformers в README показано использование AutoModelForMaskedLM и AutoTokenizer с включённым trust_remote_code.
Основная задача модели — восстановление замаскированных токенов в тексте. Каталог также указывает text-generation среди поддерживаемых задач, однако карточка описывает модель как GPT-BERT для masked language modeling. В README не приведены целевые языки, специализированные области применения или условия лицензии; поэтому сценарии использования ограничиваются экспериментами с языковым моделированием и заполнением пропусков.
Для загрузки архитектурного кода требуется trust_remote_code=True. README не описывает языковое покрытие, качество на задачах или лицензионные условия.
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_NoNafterN_Seed2"
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.