Характеристики

Контекст: 1 024 токена
Лицензия: MIT
Архитектура: gpt2 · dense
Библиотека: transformers
Опубликована: 9 сен 2024

Ссылки

Hugging Face

FPT-Base

AmeerH

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальная GPT-2, обученная с нуля на FineWeb-EDU для генерации англоязычного текста.

22скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены10 сен 2024

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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

AmeerH/FPT-Base — языковая модель GPT-2, разработанная Ameer H и обученная с нуля на датасете FineWeb-EDU примерно на 300 млрд токенов. Она предназначена для генерации текста на английском языке; карточка указывает 330 тыс. шагов обучения.

Модель использует архитектуру GPT2LMHeadModel, работает с текстом и имеет контекстное окно 1024 токена. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Лицензия — MIT.

Автор предупреждает, что модель экспериментальная: она может выдавать бессвязный текст и оскорбительные высказывания. Результаты требуют проверки перед использованием.

Сценарии применения

генерация продолжения английского текста
создание черновиков англоязычных фрагментов
изучение работы GPT-2, обученной с нуля
эксперименты с языковыми моделями на FineWeb-EDU

Ограничения

Автор предупреждает, что модель может генерировать бессвязный текст и оскорбительные высказывания. Это экспериментальная модель, поэтому её выводы следует проверять.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

This is a GPT-2 model trained for 330K steps from scratch (of 1M batch size) on FineWeb-EDU i.e around 300B Tokens.

Model Description

This is the model card of a 🤗 transformers model that has been pushed on the Hub..

Developed by: Ameer H Shared by [optional]: Ameer H Model type: GPT2 Language(s) (NLP): English License: MIT

Bias, Risks, and Limitations

Will produce blabbers and unintended slurs racial or anything. Do not blame this is just an experiment.

Forked from Andrej Karparthy's original model.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: GPT2LMHeadModel
Ревизия весов: 01ba586