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 — экспериментальный чекпойнт архитектуры GPT-BERT от Wes Scivetti, обученный в рамках экспериментов с корпусом NPN, отфильтрованным по распределению Zipf. Модель предназначена прежде всего для заполнения пропусков в тексте; метаданные также указывают возможность генерации текста. Это плотная модель для masked language modeling с 111,7 млн параметров и контекстом до 512 токенов, представленная в формате PyTorch и использующая библиотеку Transformers.
Для загрузки из Transformers в README приведён пример с AutoModelForMaskedLM и AutoTokenizer; для модели требуется включить trust_remote_code. В карточке нет сведений о поддерживаемых естественных языках или лицензии, поэтому их нельзя определить по предоставленным данным.
Для загрузки через Transformers требуется trust_remote_code. В предоставленной карточке не указаны поддерживаемые языки и лицензия.
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_50Zipf_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.