/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Лицензия
MIT
Архитектура
gpt2 · dense
Опубликована
4 сен 2026

thai-qa-lab-model

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная тайская GPT-2 для генерации ответов на вопросы о кошках.

186скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены4 сен 2026

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.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. 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

Thai GPT-2 Fine-Tuned — генеративная языковая модель на архитектуре GPT-2, дообученная студентом Mai007 на наборе данных disease_3000, содержащем 3 000 пар вопросов и ответов на тайском языке о кошках. Модель предназначена для генерации ответов на вопросы и создания тематического тайского текста в сценариях, связанных с кошками.

Модель поддерживает тайский язык и использует контекст длиной до 1 024 токенов. Она распространяется по лицензии MIT. В метаданных указано, что модель сохранена в формате safetensors и опубликована как модель для text generation.

Сильной стороной модели является специализация на тайскоязычных вопросах о кошках и компактный контекст для локального использования. Документация не содержит сведений о точном размере модели, процедуре обучения, результатах оценки или подтверждённой информации о разработчике помимо имени Mai007. Из-за узкой предметной области и ограниченного обучающего набора модель не следует использовать как универсальную или надёжную систему медицинских рекомендаций.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы о кошках на тайском языке
  • создание тайскоязычного чат-бота о домашних кошках
  • генерация тематических ответов по набору disease_3000
  • эксперименты с дообучением GPT-2 для вопросов и ответов

Ограничения

Модель обучена на ограниченном наборе из 3 000 пар и ориентирована на узкую тематику кошек, поэтому может плохо работать за пределами этой области. В карточке отсутствуют результаты оценки, подробности обучения и сведения о размере модели; ответы не следует считать надёжными медицинскими рекомендациями.

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

Model Card for Model ID

Model Details

Model Description

โมเดล Thai GPT-2 ที่ได้รับการ Fine-tune โดยนักศึกษา (Mai007) สำหรับงานถาม-ตอบภาษาไทยเกี่ยวกับแมว จากชุดข้อมูล 3,000 คู่

  • Developed by: [More Information Needed]
  • Funded by [optional]: [More Information Needed]
  • Shared by [optional]: [More Information Needed]
  • Model type: [More Information Needed]
  • Language(s) (NLP): th
  • License: mit
  • Finetuned from model [optional]: [More Information Needed]

Model Sources [optional]

  • Repository: [More Information Needed]
  • Paper [optional]: [More Information Needed]
  • Demo [optional]: [More Information Needed]

Uses

Direct Use

[More Information Needed]

Downstream Use [optional]

[More Information Needed]

Out-of-Scope Use

[More Information Needed]

Bias, Risks, and Limitations

[More Information Needed]

Recommendations

Users (both direct and downstream) should be made aware of the risks, biases and limitations of the model. More information needed for further recommendations.

How to Get Started with the Model

Use the code below to get started with the model.

[More Information Needed]

Training Details

Training Data

[More Information Needed]

Training Procedure

Preprocessing [optional]

[More Information Needed]

Training Hyperparameters

  • Training regime: [More Information Needed]

Speeds, Sizes, Times [optional]

[More Information Needed]

Evaluation

Testing Data, Factors & Metrics

Testing Data

[More Information Needed]

Factors

[More Information Needed]

Metrics

[More Information Needed]

Results

[More Information Needed]

Summary

Model Examination [optional]

[More Information Needed]

Environmental Impact

Carbon emissions can be estimated using the Machine Learning Impact calculator presented in Lacoste et al. (2019).

  • Hardware Type: [More Information Needed]
  • Hours used: [More Information Needed]
  • Cloud Provider: [More Information Needed]
  • Compute Region: [More Information Needed]
  • Carbon Emitted: [More Information Needed]

Technical Specifications [optional]

Model Architecture and Objective

[More Information Needed]

Compute Infrastructure

[More Information Needed]

Hardware

[More Information Needed]

Software

[More Information Needed]

Citation [optional]

BibTeX:

[More Information Needed]

APA:

[More Information Needed]

Glossary [optional]

[More Information Needed]

More Information [optional]

[More Information Needed]

Model Card Authors [optional]

[More Information Needed]

Model Card Contact

[More Information Needed]

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
GPT2LMHeadModel
Ревизия весов
88bcbfe

0 моделей