roberta-tiny
Tiny untrained model for testing purposes
Характеристики
- Контекст
- 512 токенов
- Параметры
- 18,3 млн
- Архитектура
- roberta · dense
- Опубликована
- 20 мая 2022
Ссылки
roberta-tiny
Необученная компактная модель RoBERTa для тестирования конвейера заполнения пропусков в тексте.
2 930скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены20 мая 2022
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
roberta-tiny — компактная модель на архитектуре RoBERTa, опубликованная пользователем arampacha на Hugging Face. В карточке она обозначена как необученная модель для тестирования; класс модели — RobertaForMaskedLM, число параметров — 18,3 млн, длина контекста — до 512 токенов.
Модель подходит для проверки загрузки и работы конвейера заполнения пропусков в Transformers: на вход подаётся текст с маркером <mask>, на выходе модель предсказывает варианты заполнения. Из-за отсутствия обучения её предсказания не следует считать полезными для обычных языковых задач. Карточка не содержит сведений о лицензии или поддерживаемых языках.
Сценарии применения
- проверка загрузки masked language model в Transformers
- тестирование конвейера fill-mask
- проверка обработки маркера <mask> в тексте
Ограничения
Модель не обучена, поэтому её предсказания не предназначены для практических языковых задач. Карточка не указывает лицензию и языки.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
II.4Разработка и данныеОтладка, тестирование и качество ПОAI помогает находить дефекты, строить проверки и повышать надёжность программного продукта.25 задач13 978моделейII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейII.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
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · fill-mask
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- RobertaForMaskedLM
- Ревизия весов
- f551314