MiniLMv2
This is a MiniLMv2 model from: https://github.com/microsoft/unilm
MiniLMv2-L6-H768-distilled-from-BERT-Base
MiniLMv2 — компактная дистиллированная модель семейства BERT для восстановления пропущенных токенов в тексте.
705скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены20 июн 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
MiniLMv2 — компактная языковая модель семейства MiniLM, разработанная Microsoft в рамках проекта UniLM и дистиллированная из BERT-Base. Модель содержит около 80,1 млн параметров, использует архитектуру Transformer и поддерживает контекст длиной до 512 токенов.
Сценарии применения
- восстановление пропущенных слов в предложениях
- предсказание вариантов заполнения текста
- получение контекстных представлений токенов
- предобработка текста для NLP-систем
- эксперименты с компактными моделями семейства BERT
Ограничения
Модель предназначена для задачи masked language modeling и не является универсальной генеративной моделью. Языки и условия лицензирования в предоставленных данных не указаны.
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.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей
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
- BertForMaskedLM
- Ревизия весов
- cc69d21