Экспериментальная GPT-BERT-модель на 111,7 млн параметров для предсказания замаскированных токенов в контексте.
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_OnlyNbyN_Seed1 — экспериментальный чекпойнт GPT-BERT, обученный в рамках экспериментов с корпусом, отфильтрованным по NPN. Это плотная модель с архитектурой GPTBERTForMaskedLM, примерно 111,7 млн параметров и контекстом до 512 токенов; веса представлены в формате PyTorch и используются через Transformers с пользовательским кодом архитектуры.
Модель предназначена прежде всего для заполнения пропусков в тексте: она предсказывает замаскированные токены с учётом окружающего контекста. Метаданные также относят к поддерживаемым задачам генерацию текста, однако карточка описывает модель как чекпойнт эксперимента по masked language modeling. Лицензия и целевые языки в предоставленных данных не обозначены.
Чекпойнт описан как экспериментальный, а сведения о целевых языках и лицензии отсутствуют в предоставленных материалах. Для загрузки архитектуры требуется включить пользовательский код Transformers через 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_OnlyNbyN_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.