Экспериментальная модель GPT-BERT для предсказания замаскированных токенов и экспериментов с генерацией 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
Wes Scivetti разработал этот экспериментальный чекпойнт GPT-BERT в рамках экспериментов по обучению на отфильтрованном корпусе NPN. Модель на архитектуре GPT-BERT содержит 111,7 млн параметров, использует библиотеку Transformers и принимает последовательности длиной до 512 токенов.
Основное назначение — предсказание замаскированных токенов в тексте. В метаданных также указана поддержка генерации текста, однако карточка описывает модель как чекпойнт для экспериментов и не приводит примеров качества или подробностей обучения. Репозиторий содержит код архитектуры для Transformers; для загрузки модели требуется разрешить выполнение пользовательского кода через trust_remote_code=True. Лицензия в предоставленных данных не указана.
В карточке нет сведений о поддерживаемых естественных языках, качестве на конкретных задачах и лицензии. Для загрузки архитектуры необходимо включить 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_5Zipf_Seed2"
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.