This model is uploaded for testing purpose. It's random model not trained on anything
Характеристики
- Контекст
- 100 токенов
- Параметры
- 403 848
- Архитектура
- gpt_neo · dense
Ссылки
gpt-neo-random-tiny
Тестовая необученная модель GPT-Neo для проверки конвейеров извлечения признаков.
17 924скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены7 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.
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
valhalla/gpt-neo-random-tiny — тестовая случайно инициализированная модель архитектуры GPT-Neo, загруженная для проверки. Веса не обучались, поэтому модель не предназначена для содержательных задач извлечения признаков или практического применения.
Модель содержит 403,8 тыс. параметров, принимает текст и формирует скрытые представления токенов. Родительская карточка указывает задачу feature-extraction и контекст длиной до 100 токенов. Файлы представлены в формате PyTorch; сведения о лицензии отсутствуют.
Сценарии применения
- проверка загрузки модели GPT-Neo
- тестирование конвейера извлечения признаков
- проверка совместимости с PyTorch
Ограничения
Веса случайные и модель не обучалась, поэтому её выходы не подходят для содержательных задач. Контекст ограничен 100 токенами.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
II.4Разработка и данныеОтладка, тестирование и качество ПОAI помогает находить дефекты, строить проверки и повышать надёжность программного продукта.25 задач13 978моделейII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей
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
- GPTNeoModel
- Ревизия весов
- 6e358e9