/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
59,7 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mobilebert · dense

mobilebert-uncased

Языковая модель3 профессии

Компактная англоязычная модель BERT для заполнения пропусков и языковых задач на устройствах с ограниченными ресурсами.

127 тыс.скачиваний за 30 дней77лайковвеса обновлены19 апр 2021

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

MobileBERT — компактная версия BERT, разработанная Google для работы на устройствах с ограниченными ресурсами. Этот чекпойнт представляет исходную оптимизированную модель MobileBERT для английского языка без учёта регистра. Архитектура использует узкие слои и сочетает механизмы self-attention с полносвязными сетями; модель содержит 59,7 млн параметров и принимает последовательности длиной до 512 токенов.

Модель предназначена для языковых задач, где важны компактность и возможность запуска на ограниченных устройствах. В карточке показан пример заполнения пропусков в тексте через Transformers, поэтому модель подходит для восстановления замаскированных слов и как основа для задач понимания текста. Доступны веса PyTorch и TensorFlow. Лицензия — Apache 2.0.

Сценарии применения

  • заполнение пропущенных слов в английском тексте
  • восстановление замаскированных токенов
  • создание компактного текстового компонента для мобильного приложения

Ограничения

Модель рассчитана на английский текст без учёта регистра и ограничена контекстом до 512 токенов; карточка не приводит результатов оценки качества.

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

MobileBERT: a Compact Task-Agnostic BERT for Resource-Limited Devices

MobileBERT is a thin version of BERT_LARGE, while equipped with bottleneck structures and a carefully designed balance between self-attentions and feed-forward networks.

This checkpoint is the original MobileBert Optimized Uncased English: uncased_L-24_H-128_B-512_A-4_F-4_OPT checkpoint.

How to use MobileBERT in transformers

from transformers import pipeline

fill_mask = pipeline(
	"fill-mask",
	model="google/mobilebert-uncased",
	tokenizer="google/mobilebert-uncased"
)

print(
	fill_mask(f"HuggingFace is creating a {fill_mask.tokenizer.mask_token} that the community uses to solve NLP tasks.")
)

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

У модели не указана задача.

Класс архитектуры
MobileBertForPreTraining
Ревизия весов
1f90a6c

0 моделей