Контрольная точка GPT-BERT на 111,7 млн параметров для заполнения пропусков в тексте и экспериментов с языковым моделированием.
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_3Uni_Seed3 — пользовательская контрольная точка GPT-BERT, созданная Wes Scivetti в рамках экспериментов по обучению на отфильтрованном корпусе NPN. Модель на архитектуре GPT-BERT содержит 111,7 млн параметров, использует библиотеку Transformers и принимает контекст длиной до 512 токенов.
Основное назначение — заполнение пропусков в тексте: модель предсказывает замаскированные токены. Метаданные также указывают поддержку генерации текста, однако карточка описывает её как masked-language-modeling checkpoint и не приводит примеров или оценки качества генерации. Для загрузки архитектуры требуется включить trust_remote_code.
В репозитории указаны веса PyTorch и код архитектуры. Сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют, поэтому условия использования определить нельзя.
Карточка не сообщает результаты оценки качества или языковую специализацию. Для загрузки модели требуется trust_remote_code; лицензия в предоставленных данных не указана.
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_3Uni_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.