/ Модель

Характеристики

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

thai-dog-qa-lab-model

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Тайскоязычная GPT-2-модель, дообученная для генерации ответов на вопросы о собаках, включая заболевания и уход.

208скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены8 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 Dog Q&A — модель генерации текста на базе GPT-2, дообученная студентом Angkun на наборе данных disease_3000, содержащем 3 000 пар вопросов и ответов. Модель предназначена для ответов на вопросы о собаках на тайском языке, включая тематику заболеваний и ухода за животными.

Модель поддерживает тайский язык, относится к семейству GPT-2 и имеет нативное контекстное окно 1 024 токена. Она подходит для создания простых диалоговых интерфейсов, справочных прототипов и экспериментов с вопросно-ответной генерацией о собаках. Лицензия MIT разрешает свободное использование с соблюдением её условий.

Данные об архитектуре в полном объёме, размере модели, процедуре обучения и результатах оценки не приведены. Из-за небольшого специализированного обучающего набора модель может ошибаться, генерировать неполные или недостоверные ответы и не должна использоваться как замена консультации ветеринара.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы о заболеваниях собак
  • справочный чат о здоровье и уходе за собаками на тайском языке
  • создание прототипа тайскоязычного ветеринарного чат-бота
  • генерация ответов по набору вопросов о собаках
  • эксперименты с дообучением GPT-2 для тематического вопросно-ответного диалога

Ограничения

Модель обучена на небольшом специализированном наборе из 3 000 пар и может генерировать неточные или неполные ответы. Результаты не следует использовать вместо профессиональной ветеринарной консультации; опубликованные данные об оценке качества отсутствуют.

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 สำหรับงานถาม-ตอบภาษาไทยเกี่ยวกับสุนัข โดยนักศึกษา (Angkun) 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
f457e7c

0 моделей