/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
112 млн
Архитектура
gpt_bert · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
12 авг 2026

GPT-BERT_NtoN_1_Seed2

Заполнение пропусковТекст → текст3 профессии

Экспериментальная контрольная точка GPT-BERT для предсказания пропущенных токенов и языковых экспериментов.

15скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены12 авг 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

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.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

WesScivetti/GPT-BERT_NtoN_1_Seed2 — контрольная точка GPT-BERT, созданная в рамках экспериментов по обучению на фильтрованном корпусе NPN. Модель разработана для задач masked language modeling: она предсказывает пропущенные токены в тексте. Архитектура GPT-BERTForMaskedLM содержит 111,7 млн параметров и поддерживает контекст до 512 токенов.

Модель можно применять для заполнения пропусков и исследования предсказаний языковой модели; метаданные также относят к поддерживаемым задачам генерацию текста. Для загрузки в Transformers требуется включить доверие пользовательскому коду репозитория. Модель опубликована в формате PyTorch. Сведения о лицензии и поддерживаемых естественных языках в предоставленных данных отсутствуют.

Сценарии применения

  • заполнение пропусков в тексте
  • предсказание скрытых токенов
  • исследование языковых представлений на фильтрованном корпусе NPN

Ограничения

Для загрузки требуется разрешить пользовательский код репозитория через trust_remote_code=True. В карточке не приведены сведения о лицензии и естественных языках модели.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

WesScivetti/GPT-BERT_NtoN_1_Seed2

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_NtoN_1_Seed2"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(repo_id)
model = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained(repo_id, trust_remote_code=True)
model.eval()

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers · fill-mask

Нельзя запустить

Модели нужен код из репозитория; автор пока не в списке доверенных организаций.

Класс архитектуры
GPTBERTForMaskedLM
Ревизия весов
c45d25f

0 моделей