Экспериментальный чекпойнт GPT-BERT на 111,7 млн параметров для предсказания скрытых 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_NoNtoN_Seed1 — чекпойнт GPT-BERT, обученный в рамках экспериментов с обучающими корпусами, отфильтрованными методом NPN. Модель на архитектуре GPT-BERT содержит 111,7 млн параметров и рассчитана на контекст до 512 токенов; для работы с ней используется библиотека Transformers и предоставленный в репозитории код архитектуры.
Основная задача модели — предсказание скрытых токенов в тексте (fill-mask). В метаданных также отмечена генерация текста, однако карточка описывает модель как чекпойнт экспериментов по обучению на фильтрованном корпусе, а не как готовую универсальную чат-модель. Язык обучения, состав корпуса и результаты оценки качества в карточке не раскрыты. Для загрузки архитектуры README указывает параметр trust_remote_code=True. Лицензия в доступных данных не указана.
В карточке не приведены сведения о языках, обучающем корпусе и качестве на бенчмарках. Для загрузки модели требуется включить 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_NoNtoN_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.