Экспериментальная GPT-BERT-модель на 111,7 млн параметров для восстановления пропущенных 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
Wes Scivetti опубликовал контрольную точку GPT-BERT из серии экспериментов по обучению на отфильтрованном корпусе NPN. Это плотная модель архитектуры GPT-BERT с 111,7 млн параметров, реализованная для Transformers и представленная в формате PyTorch; для загрузки архитектурного кода требуется включить trust_remote_code. Контекст модели составляет 512 токенов.
Основная задача модели — восстановление пропущенных токенов в тексте. Метаданные также указывают text-generation как поддерживаемую задачу, однако README описывает модель как чекпойнт экспериментов и демонстрирует загрузку для masked language modeling. Язык корпуса, лицензия и ограничения на использование в карточке не приведены.
Контекст ограничен 512 токенами; использование архитектурного кода требует trust_remote_code. Язык обучения и лицензия в доступных сведениях не указаны.
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_50Uni_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.