tiny-xlnet-base-cased
Компактная XLNet-модель для экспериментальной генерации текста с минимальными требованиями к ресурсам.
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 «Текст» — 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
sshleifer/tiny-xlnet-base-cased — компактная модель семейства XLNet, опубликованная пользователем sshleifer на Hugging Face и предназначенная для генерации текста через библиотеку Transformers. В карточке модели указана задача text-generation и поддержка PyTorch; модель можно загружать как XLNet-модель для генерации продолжения заданного текста.
Модель содержит около 128,5 тыс. параметров, поэтому подходит прежде всего для экспериментов, тестирования пайплайнов и демонстраций с очень низкими требованиями к ресурсам. Архитектура основана на XLNet, используется регистрочувствительная конфигурация base-cased. Документированные языки, длина контекста и модальности, кроме текстовой, не указаны.
Из-за чрезвычайно малого размера модель существенно уступает полноразмерным XLNet-моделям по качеству, связности и практической полезности генерации. В карточке модели лицензия не указана.
Сценарии применения
- тестирование пайплайна text-generation
- проверка загрузки XLNet-моделей в Transformers
- демонстрация генерации продолжения текста
- эксперименты с малой языковой моделью
Ограничения
Из-за очень малого размера модель, вероятно, имеет существенно более низкое качество и связность генерации по сравнению с полноразмерными моделями XLNet. Документированные языки и длина контекста не указаны.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Автор не опубликовал карточку модели.
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- XLNetLMHeadModel
- Ревизия весов
- 275d2c3