Экспериментальный чекпойнт GPT-BERT на 111,7 млн параметров для заполнения пропусков в тексте и исследований masked language modeling.
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
WesScivetti/GPT-BERT_OnlyNafterN_Seed1 — экспериментальный чекпойнт GPT-BERT, обученный в рамках экспериментов с корпусом, отфильтрованным по NPN. Модель на 111,7 млн параметров использует плотную архитектуру GPT-BERT и предназначена для заполнения пропусков в тексте; каталог также указывает возможность генерации текста. Контекст составляет до 512 токенов, формат весов — PyTorch, для загрузки используется Transformers с пользовательским кодом архитектуры.
Карточка не описывает языковую специализацию, качество на прикладных задачах или условия лицензии. Модель подходит для экспериментов с masked language modeling и исследования поведения GPT-BERT на указанном корпусе. Поскольку это чекпойнт из серии обучающих экспериментов, его зрелость оценивается как исследовательская; при загрузке требуется разрешить выполнение пользовательского кода.
Карточка не приводит оценок качества, языковой специализации или лицензии; загрузка требует пользовательского кода Transformers и разрешения trust_remote_code.
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_OnlyNafterN_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.