This is the General_TinyBERT_v2(6layer-768dim) ported to Huggingface transformers.
TinyBERT_L-6_H-768_v2
Компактная шестислойная модель BERT для извлечения контекстных представлений текста.
30скачиваний за 30 дней2лайкавеса 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-6_H-768_v2 — версия General_TinyBERT_v2 с 6 слоями и размерностью скрытого представления 768, перенесённая в библиотеку Hugging Face Transformers. Модель построена на архитектуре BERT и предназначена для извлечения контекстных векторных представлений текста, которые можно использовать в последующих NLP-задачах.
В репозитории доступны веса PyTorch и Flax. Модель содержит 80,1 млн параметров и принимает последовательности длиной до 512 токенов. Лицензия в предоставленных данных не указана.
Сценарии применения
- получение векторных представлений текстов
- извлечение признаков для последующих NLP-моделей
- подготовка эмбеддингов предложений для поиска
- представление текста для классификатора
Ограничения
Модель рассчитана на последовательности длиной до 512 токенов. Карточка не описывает качество на конкретных бенчмарках или специализированных задачах.
Для каких профессий подходит9
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 736моделейI.3Универсальные способностиИзвлечение и структурирование данныхAI помогает превращать разрозненные данные в структуру, пригодную для поиска, аналитики и автоматизации.18 задач25 791модельI.1Универсальные способностиПоиск и навигация по информацииAI помогает находить нужные сведения и помогать человеку быстро переходить от вопроса к подтверждённому источнику.18 задач13 467моделей
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
- cbdb219