Характеристики
- Контекст
- 512 токенов
- Размер весов
- 1 МБ
- Архитектура
- distilbert · dense
- Опубликована
- 29 мар 2023
Ссылки
tiny-random-DistilBertForQuestionAnswering
hf-tiny-model-private/tiny-random-DistilBertForQuestionAnswering — небольшая тестовая модель в экосистеме Hugging Face, разработанная организацией hf-tiny-model-private для проверки совместимости и корректности работы инструментов Transformers.
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
По идентификатору и карточке каталога она предназначена для extractive question answering: извлечения ответа из предоставленного контекста по текстовому вопросу.
Модель основана на архитектуре DistilBERT и содержит случайно инициализированные параметры, поэтому не предназначена для получения качественных ответов в прикладных сценариях. Она работает с текстовой модальностью и рассчитана на использование через Transformers; точные размер, языки, максимальная длина контекста и результаты обучения для этой конкретной версии не указаны. Основное преимущество — малый размер и пригодность для автоматических тестов, ограничение — отсутствие признаков полноценного обучения и практической точности. Условия лицензирования в доступных данных не указаны.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Автор не опубликовал карточку модели.
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · question-answering
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- DistilBertForQuestionAnswering
- Ревизия весов
- 5239d54