This is the General_TinyBERT_v2(4layer-312dim) ported to Huggingface transformers.
TinyBERT_L-4_H-312_v2
Компактная модель BERT для извлечения контекстных векторных представлений текста.
157 тыс.скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены28 мая 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 «Эмбеддинги» — 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
nreimers/TinyBERT_L-4_H-312_v2 — версия General_TinyBERT_v2, перенесённая в библиотеку Hugging Face Transformers. Это компактная модель архитектуры BERT с 4 слоями и размерностью скрытого представления 312; в метаданных указано 15,6 млн параметров и максимальная длина контекста 512 токенов. Модель предназначена для извлечения контекстных векторных представлений текста и использования в задачах, построенных на таких представлениях.
Модель принимает текст и выдаёт векторные представления. В карточке указаны реализации PyTorch и Flax. Языковая специализация и условия лицензии в доступных данных не описаны.
Сценарии применения
- получение векторных представлений предложений и текстовых фрагментов
- подготовка признаков для последующей классификации текста
- извлечение контекстных представлений для семантического поиска
Ограничения
Длина контекста ограничена 512 токенами. Доступная карточка не приводит сведения о лицензии и языковой специализации.
Для каких профессий подходит8
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейI.11Универсальные способностиКлассификация, ранжирование и сопоставлениеAI помогает распределять объекты по категориям, устанавливать соответствия и определять порядок обработки.15 задач26 736моделейII.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделейI.12Универсальные способностиРекомендации и персонализацияAI помогает подбирать релевантные варианты и адаптировать опыт под конкретного человека или ситуацию.15 задач7 627моделей
Также подходит для
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
- BertModel
- Ревизия весов
- d782507