Just a regular old model...
Usage
from transformers import AutoModel
model = AutoModel.from_pretrained("ykilcher/totally-harmless-model")
Характеристики
- Контекст
- 512 токенов
- Архитектура
- distilbert · dense
- Опубликована
- 28 авг 2022
Ссылки
totally-harmless-model
Модель DistilBERT извлекает векторные представления английского текста для использования в NLP-сценариях.
511скачиваний за 30 дней18лайковвеса обновлены31 авг 2022
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
ykilcher/totally-harmless-model — обычная модель DistilBERT в формате PyTorch, предназначенная для извлечения признаковых представлений текста. Её можно загрузить через Transformers с помощью AutoModel.
Модель принимает текст и выдаёт векторные представления токенов. Контекст ограничен 512 токенами; в метаданных указан английский язык. Карточка не описывает специальную предметную область или дополнительные возможности. Лицензия в предоставленных данных не указана.
Сценарии применения
- получение эмбеддингов токенов английского текста
- извлечение признаков для downstream NLP-моделей
- подготовка текстовых представлений для классификатора
- анализ текстов с контекстом до 512 токенов
Ограничения
Контекст ограничен 512 токенами. Карточка не описывает качество на конкретных задачах или лицензию.
Для каких профессий подходит5
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.11Универсальные способностиКлассификация, ранжирование и сопоставлениеAI помогает распределять объекты по категориям, устанавливать соответствия и определять порядок обработки.15 задач26 736моделейII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейII.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделейI.3Универсальные способностиИзвлечение и структурирование данныхAI помогает превращать разрозненные данные в структуру, пригодную для поиска, аналитики и автоматизации.18 задач25 791модель
Также подходит для
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
- DistilBertModel
- Ревизия весов
- 1a4e5eb