Характеристики

Контекст: 512 токенов
Параметры: 4,4 млн
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: bert · dense
Базовая модель: bert_uncased_L-2_H-128_A-2
Опубликована: 9 дек 2023

Ссылки

Hugging Face

TinyBert-Berttoken-Toxigen-pretrain

agvidit1

Заполнение пропусковТекст → текст3 профессии

Компактная англоязычная BERT-модель для предсказания замаскированных токенов в тексте.

10скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены9 дек 2023

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

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

TinyBert-Berttoken-Toxigen-pretrain — компактная англоязычная модель BERT, дообученная на основе google/bert_uncased_L-2_H-128_A-2. Она предназначена для задачи fill-mask: предсказания замаскированного токена в английском тексте. Модель содержит 4,4 млн параметров, использует архитектуру BertForMaskedLM и принимает контекст длиной до 512 токенов.

Карточка не описывает датасет, методику обучения, оценки качества или дополнительные сценарии применения, поэтому пригодность для выявления токсичности по названию репозитория подтвердить нельзя. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

подстановка пропущенного слова в английском предложении
получение вероятных вариантов для замаскированного токена
эксперименты с fill-mask на компактной BERT-модели

Ограничения

Карточка не сообщает данные обучения, метрики качества или проверенные сценарии применения; упоминание Toxigen в названии не подтверждает способность классифицировать токсичность.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

TinyBert-Berttoken-Toxigen-pretrain

This model is a fine-tuned version of google/bert_uncased_L-2_H-128_A-2 on an unknown dataset.

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

learning_rate: 5e-05
train_batch_size: 8
eval_batch_size: 8
seed: 42
optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
lr_scheduler_type: linear
num_epochs: 3.0

Framework versions

Transformers 4.35.2
Pytorch 2.1.1+cu121
Datasets 2.15.0
Tokenizers 0.15.0

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · fill-mask

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: BertForMaskedLM
Ревизия весов: b782945