PythonGPT
A GPT2-type neural network trained on 16 gigabytes of Pyhon scripts from scratch. It has 50 million parameters.
Made as a toy.
Характеристики
- Контекст
- 1 024 токена
- Лицензия
- MPL 2.0
- Архитектура
- gpt2 · dense
- Опубликована
- 28 мар 2022
Ссылки
pyGPT-50M
Игрушечная GPT-2 модель на 50 млн параметров, обученная с нуля на скриптах Python для генерации кода и текста.
663скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены6 апр 2023
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
PythonGPT — небольшая языковая модель семейства GPT-2, созданная автором 0x7o и обученная с нуля на 16 ГБ скриптов Python. Модель содержит 50 млн параметров и предназначена для генерации текста, прежде всего фрагментов кода Python.
Это игрушечная модель с контекстом 1024 токена. В метаданных указаны PyTorch и safetensors, а также лицензия MPL-2.0. Карточка не сообщает о результатах оценки качества или пригодности для конкретных рабочих процессов.
Сценарии применения
- генерация коротких фрагментов кода Python
- продолжение скрипта Python по началу текста
- эксперименты с небольшой GPT-2 моделью для генерации кода
Ограничения
Автор характеризует модель как игрушечную; она обучена на скриптах Python и имеет контекст 1024 токена, поэтому её возможности вне генерации кода могут быть ограничены.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
II.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443моделиII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейII.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделей
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
- GPT2LMHeadModel
- Ревизия весов
- 673d3fd