Характеристики
- Контекст
- 512 токенов
- Параметры
- 137 млн
- Архитектура
- convbert · dense
Ссылки
conv-bert-base
Предобученная ConvBERT-модель YITU Technology для извлечения векторных признаков из текста.
Бенчмарки
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Тесты пользователейпока нет
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Эмбеддинги» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Запустите и опубликуйте
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
Публичные оценки
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.
Что умеет модель
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
YituTech/conv-bert-base — предобученная языковая модель семейства ConvBERT, опубликованная YITU Technology. Репозиторий предназначен для извлечения признаков из текста: его можно загрузить через Transformers как AutoModel или использовать с pipeline feature-extraction.
Модель имеет плотную архитектуру ConvBertModel и содержит 136,7 млн параметров. Максимальная длина контекста — 512 токенов; доступны веса PyTorch и TensorFlow. Она принимает текст и выдаёт его векторные представления, которые можно использовать как основу для последующих NLP-задач.
В карточке репозитория нет подробностей о языках обучения, специальных сценариях применения или ограничениях качества. Лицензия в предоставленных метаданных и найденной карточке не установлена.
Сценарии применения
- получение векторных представлений текста для NLP-пайплайна
- подготовка признаков текста для последующего классификатора
- кодирование текста для семантического поиска
- извлечение контекстных представлений предложений и токенов
Ограничения
Карточка модели не описывает языки и специализированные сценарии обучения; контекст ограничен 512 токенами. Лицензия не подтверждена доступными сведениями.
Для каких профессий подходит7
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
Также подходит для
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Автор не опубликовал карточку модели.
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- ConvBertModel
- Ревизия весов
- 5cb4519