Контрольная точка GPT-BERT на 111,7 млн параметров для заполнения пропусков в тексте и экспериментов с генерацией.
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_NoNuponN_Seed1 — контрольная точка GPT-BERT, опубликованная WesScivetti как часть экспериментов по обучению на корпусе, отфильтрованном по NPN. Модель предназначена прежде всего для заполнения пропусков в тексте: она принимает текст с маскированным токеном и предсказывает подходящее содержимое. Метаданные также отмечают возможность генерации текста.
Модель построена на плотной архитектуре GPT-BERT с головой masked language modeling, содержит 111,7 млн параметров и рассчитана на контекст до 512 токенов. Репозиторий содержит код архитектуры для Transformers; веса представлены в формате PyTorch. Для загрузки архитектуры из репозитория требуется разрешить пользовательский код через trust_remote_code=True. Сведения о лицензии и поддерживаемых естественных языках в предоставленных данных отсутствуют.
Контекст ограничен 512 токенами. Для загрузки требуется разрешить пользовательский код репозитория; в предоставленных данных не указаны лицензия и поддерживаемые языки.
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_NoNuponN_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.