/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
distilbert · dense
Базовая модель
distilbert-base-uncased
Опубликована
15 мар 2024

discord-distilbert

Заполнение пропусковТекст → текст3 профессии

Дообученная на сообщениях Discord модель DistilBERT для восстановления замаскированных слов в тексте.

20скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены15 мар 2024

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

windshield-viper/discord-distilbert — модель DistilBERT, дообученная на наборе сообщений Discord. В метаданных указана архитектура DistilBertForMaskedLM и задача заполнения пропусков в тексте. Модель принимает текст и предсказывает подходящие токены в замаскированных позициях, например для восстановления пропущенных слов в сообщениях.

Модель основана на distilbert/distilbert-base-uncased, использует формат safetensors и рассчитана на контекст до 512 токенов. В README приведено значение loss 3,1929 на оценочном наборе, но подробности оценки и характеристики обучающих данных не раскрыты. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • восстановление пропущенных слов в сообщениях Discord
  • подстановка подходящего слова в замаскированную фразу
  • эксперименты с заполнением пропусков в чатовых сообщениях

Ограничения

README не содержит подробностей о тестовых данных, метриках помимо loss 3,1929 и предполагаемых сценариях применения. Дообучение на сообщениях Discord может ограничивать переносимость на другие типы текста.

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

distilbert-base-uncased-finetuned-imdb

This model is a fine-tuned version of distilbert-base-uncased on a Discord message dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 3.1929

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 2e-05
  • train_batch_size: 64
  • eval_batch_size: 64
  • seed: 42
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 3.0
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
3.69131.012503.3493
3.35792.025003.2152
3.28273.037503.1988

Framework versions

  • Transformers 4.38.2
  • Pytorch 2.2.1+cu121
  • Datasets 2.18.0
  • Tokenizers 0.15.2

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · fill-mask

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
DistilBertForMaskedLM
Ревизия весов
5ed73d9

0 моделей