/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Архитектура
distilbert · dense
Опубликована
29 апр 2022

distilbert-base-uncased-finetuned-product

Заполнение пропусковТекст → текст3 профессии

Дистиллированная модель DistilBERT для восстановления пропущенных фрагментов в текстах продуктовой тематики.

129скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены2 мая 2022

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

mkarthik/distilbert-base-uncased-finetuned-product — модель на архитектуре DistilBERT, опубликованная пользователем mkarthik на Hugging Face и реализованная для PyTorch и Transformers. Она предназначена для задачи fill-mask: восстановления пропущенного слова или фрагмента в тексте, с настройкой на продуктовую тематику, судя по идентификатору модели.

Модель работает с текстовой модальностью, использует контекст длиной до 512 токенов и применяется через pipeline fill-mask или AutoModelForMaskedLM. DistilBERT — компактная дистиллированная версия BERT, ориентированная на более эффективное выполнение языковых задач при сохранении двунаправленного контекстного представления. В карточке модели отсутствует описание набора данных, точных метрик, числа параметров и лицензии, поэтому эти характеристики нельзя достоверно указать.

Сценарии применения

  • подстановка пропущенных слов в описаниях товаров
  • дополнение названий и характеристик продуктов
  • проверка вариантов формулировок в товарных текстах
  • автодополнение продуктовых текстов по контексту

Ограничения

В карточке отсутствуют сведения о данных обучения, метриках качества и лицензии; модель следует проверять на собственных продуктовых текстах перед применением.

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 · fill-mask

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
DistilBertForMaskedLM
Ревизия весов
a1f60af

0 моделей