Экспериментальный чекпойнт GPT-BERT на 111,7 млн параметров для предсказания замаскированных фрагментов 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
WesScivetti/GPT-BERT_OnlyNbyN_Seed2 — контрольная точка архитектуры GPT-BERT, обученная в рамках экспериментов с фильтрованным корпусом NPN. Репозиторий содержит код архитектуры для загрузки через Transformers; модель имеет 111,7 млн параметров и контекстное окно 512 токенов.
Основная задача модели — предсказывать замаскированные фрагменты текста. В метаданных также указана генерация текста как поддерживаемая задача, однако карточка описывает модель как чекпойнт экспериментов с masked language modeling. Модель принимает текст и выдаёт текстовые предсказания.
Для загрузки требуется Transformers и параметр trust_remote_code=True. Языки обучающего корпуса, лицензия и конкретные ограничения применения в предоставленных материалах не описаны.
Карточка описывает экспериментальный чекпойнт; языки обучения и лицензия в предоставленных материалах не приведены. Для загрузки архитектуры требуется доверять удалённому коду репозитория 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_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.