/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
DUO · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
18 фев 2025

duo

Заполнение пропусковТекст → текст3 профессии

Предварительно обученная языковая модель DUO для восстановления скрытых фрагментов и генерации английского текста.

1 675скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены8 окт 2025

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

s-sahoo/duo — предварительно обученная языковая модель семейства DUO, представленная в карточке Hugging Face. Она предназначена для masked language modeling: модель восстанавливает скрытые фрагменты текста и может использоваться для генерации текста. Архитектура плотная; модель содержит около 130 миллионов параметров без учёта эмбеддингов, а контекст составляет 1024 токена.

Модель обучалась в течение 1 млн шагов на корпусе OpenWebText. Карточка предлагает запускать её через Transformers как модель для заполнения масок. Метаданные также отмечают поддержку задач fill-mask и text-generation и английский язык. Файлы весов представлены в формате safetensors.

Лицензия — Apache-2.0. Карточка не сообщает о специализированных областях применения или конкретных ограничениях качества; практическая применимость зависит от задачи и проверки результатов.

Сценарии применения

  • восстановление пропущенных слов и фрагментов в английском тексте
  • подстановка вариантов продолжения в пропуски текста
  • эксперименты с masked language modeling
  • генерация текста на основе языковой модели DUO

Ограничения

Контекст ограничен 1024 токенами; специализированные доменные возможности в карточке не описаны.

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

Using DUO

To use the pre-trained model for masked language modeling, use the following snippet:

from transformers import AutoModelForMaskedLM, AutoTokenizer

# See the `MDLM` collection page on the hub for list of available models.
tokenizer = transformers.AutoTokenizer.from_pretrained('gpt2')
model = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained('s-sahoo/duo')

For a hands-on example, check out this Colab notebook. For more information and implementation details, visit our github repository: DUO and project page: Project Page

Model Details

The model, which has a context length of 1024 and is similar in size to GPT2-medium with approximately 130 million non-embedding parameters, was trained for 1M steps on the OpenWebText corpus.

For more details, please see our paper: The Diffusion Duality.

Citation

Please cite our work using the bibtex below:

BibTeX:

@inproceedings{
sahoo2025the,
title={The Diffusion Duality},
author={Subham Sekhar Sahoo and Justin Deschenaux and Aaron Gokaslan and Guanghan Wang and Justin T Chiu and Volodymyr Kuleshov},
booktitle={Forty-second International Conference on Machine Learning},
year={2025},
url={https://openreview.net/forum?id=9P9Y8FOSOk}
}

Model Card Contact

Subham Sekhar Sahoo (ssahoo@cs.cornell.edu)

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers · fill-mask

Нельзя запустить

Модели нужен код из репозитория; автор пока не в списке доверенных организаций.

Класс архитектуры
DUO
Ревизия весов
ef8ad7a

0 моделей