Экспериментальная GPT-BERT-модель на 111,7 млн параметров для заполнения пропусков и генерации текста.
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_NtoN_1_Seed3 — контрольная точка GPT-BERT от Wes Scivetti, созданная в рамках экспериментов по обучению на отфильтрованном корпусе NPN. Это плотная модель с архитектурой GPT-BERT и классом GPTBERTForMaskedLM; она содержит 111,7 млн параметров и рассчитана на контекст до 512 токенов. Основная задача — предсказание пропущенных токенов в тексте; метаданные также указывают на возможность генерации текста.
Для загрузки через Transformers требуются пользовательский код архитектуры из репозитория и параметр trust_remote_code=True. В карточке не приведены сведения о поддерживаемых естественных языках, лицензии или конкретных ограничениях качества; модель описана как экспериментальный чекпойнт, поэтому её пригодность стоит оценить на целевых данных перед применением.
Это экспериментальный чекпойнт, обученный на отфильтрованном корпусе NPN; качество на других данных не установлено. Для загрузки требуется пользовательский код 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_NtoN_1_Seed3"
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.