/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
1,1 млн
Размер весов
17,4 МБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
t5 · dense
Опубликована
31 мая 2024

tiny-random-t5

ЭмбеддингиТекст → embedding3 профессии

echarlaix/tiny-random-t5 — небольшая экспериментальная модель семейства T5, опубликованная пользователем echarlaix на Hugging Face.

1 702скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены31 мая 2024

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.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Эмбеддинги» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. 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

В карточке указаны архитектура T5, библиотеки Transformers, PyTorch и TensorFlow, а также задача feature extraction. README модели пуст, поэтому подробные сведения о происхождении, обучении и целевых наборах данных не предоставлены.

Модель предназначена прежде всего для тестирования загрузки и работы T5-моделей и извлечения признаков из текста через Transformers. Название tiny-random указывает на уменьшенную модель со случайно инициализированными весами; поэтому она не предназначена для качественного прикладного понимания языка, генерации, перевода или суммаризации без дополнительного обучения. Модель работает с текстовой модальностью, но точные размеры, число параметров, языки и максимальная длина контекста в доступных материалах не указаны. Лицензия — Apache-2.0.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Автор не опубликовал карточку модели.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
T5Model
Ревизия весов
655b122

0 моделей