This model has been initialized with random values. It is supposed to be used for the purpose of debugging.
gpt-j-random-tinier
Тестовая GPT-J модель со случайными весами для отладки конвейеров генерации текста.
580скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены24 сен 2021
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 «Текст» — 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
hakurei/gpt-j-random-tinier — тестовая модель генерации текста на архитектуре GPT-J, созданная с помощью библиотеки Transformers и сохранённая в формате PyTorch. Веса инициализированы случайными значениями, поэтому модель предназначена для отладки, а не для осмысленной генерации или пользовательских задач. Контекст модели составляет 2048 токенов. README не указывает разработчика сверх имени репозитория; лицензия в доступных данных не приведена.
Сценарии применения
- отладка загрузки модели GPT-J
- проверка конвейера генерации текста
- тестирование совместимости с Transformers и PyTorch
Ограничения
Случайно инициализированные веса не предназначены для получения осмысленных ответов. Доступные данные не содержат сведений о лицензии.
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.7Разработка и данныеDevOps, облако и эксплуатация IT-системAI помогает развёртывать, наблюдать и оптимизировать цифровые системы и облачную инфраструктуру.20 задач7 196моделей
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
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- GPTJForCausalLM
- Ревизия весов
- 8497f48