/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Архитектура
funnel · dense

funnel-random-tiny

ЭмбеддингиТекст → embedding3 профессии

Небольшой текстовый энкодер Funnel для извлечения признаков и тестирования ML-конвейеров.

7 763скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены8 апр 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.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Эмбеддинги» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. 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

sgugger/funnel-random-tiny — небольшая модель-энкодер семейства Funnel, опубликованная Сэмюэлем Буггером на Hugging Face. По данным карточки каталога, она предназначена для извлечения признаков из текста и построена на архитектуре FunnelModel; доступна в форматах PyTorch и TensorFlow. Для модели задан контекст до 512 токенов.

Имя random-tiny указывает на случайную инициализацию, поэтому модель подходит прежде всего для тестирования и экспериментов с конвейерами обработки текста, а не для содержательных прикладных задач без обучения. Данных о специальной предметной области или лицензии в доступных источниках нет.

Сценарии применения

  • извлечение признаков из текста в тестовом конвейере
  • проверка совместимости приложений с архитектурой Funnel
  • эксперименты с энкодером Funnel перед обучением

Ограничения

Случайная инициализация ограничивает полезность модели для прикладных задач без предварительного обучения. В доступных источниках не удалось подтвердить лицензионные условия.

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

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
FunnelModel
Ревизия весов
c6a1a5e

0 моделей