Характеристики
- Контекст
- 512 токенов
- Параметры
- 108 144
- Архитектура
- bert-generation · dense
- Опубликована
- 9 ноя 2022
Ссылки
random-tiny-BertGenerationModel
Крошечная случайно инициализированная модель BertGeneration для тестирования извлечения признаков из текста.
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
ybelkada/random-tiny-BertGenerationModel — очень маленькая модель семейства BertGeneration, опубликованная пользователем ybelkada на Hugging Face. Метаданные указывают архитектуру BertGenerationEncoder, формат PyTorch и размер около 108,1 тыс. параметров; заявленная длина контекста — 512 токенов.
Модель предназначена для извлечения признаков из текста и запуска через Transformers как feature-extraction pipeline. В названии указано random, поэтому её следует рассматривать как случайно инициализированную тестовую модель для проверки загрузки и работы инструментов, а не как обученный текстовый энкодер для прикладных результатов. Карточка модели отсутствует; сведения о лицензии и поддерживаемых языках не установлены.
Сценарии применения
- Проверка загрузки BertGeneration через Transformers
- Тестирование feature-extraction pipeline
- Проверка совместимости кода с PyTorch-моделью
Ограничения
Название указывает на случайную инициализацию, поэтому модель не следует считать обученной для получения полезных признаков. Карточка не содержит сведений о лицензии или поддерживаемых языках.
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
- BertGenerationEncoder
- Ревизия весов
- 00adf54