RoBERTa-minuscule
A ridiculously small model for testing purposes.
Характеристики
- Контекст
- 512 токенов
- Параметры
- 98 304
- Архитектура
- roberta · dense
- Опубликована
- 2 мар 2022
Ссылки
roberta-minuscule
Компактная модель RoBERTa для предсказания пропущенных токенов в тексте.
5 510скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены3 апр 2023
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
lgrobol/roberta-minuscule — компактная модель семейства RoBERTa от автора lgrobol, предназначенная для задачи fill-mask: предсказания пропущенных токенов в тексте. Метаданные указывают на архитектуру RobertaForMaskedLM, около 98,3 тыс. параметров и контекст до 512 токенов.
Модель принимает текст с маскированной позицией и возвращает вероятные варианты заполнения. Доступные сведения не устанавливают язык обучения или конкретную область применения. Публикация датирована 2022 годом; указана лицензия MIT. По результатам поиска не удалось подтвердить дополнительные характеристики модели.
Сценарии применения
- Подстановка вероятного слова вместо маски в предложении
- Проверка вариантов заполнения пропуска в тексте
- Создание кандидатов для языковых упражнений
Ограничения
Доступные источники не подтверждают языки обучения; размер около 98,3 тыс. параметров существенно ограничен по сравнению с обычными моделями RoBERTa.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель
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
- 6cd8cce