/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Лицензия
MIT
Архитектура
gpt2 · dense
Опубликована
13 июн 2022

kant-gpt2-large

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная на сочинениях Иммануила Канта модель GPT-2 Large для генерации философского текста и экспериментов с извлечением знаний.

69скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены21 июл 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.

  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

Anjoe/kant-gpt2-large — дообученная модель на архитектуре GPT-2 Large, созданная на основе benjamin/gerpt2-large. Её обучили на собрании сочинений Иммануила Канта Akademie Ausgabe; модель генерирует текст в стиле и тематике обучающего корпуса.

Модель предназначена для экспериментов с представлением и извлечением знаний из больших языковых моделей, а также для генерации продолжений текста по философской тематике. Контекст составляет 1024 токена. В оценке на тестовом наборе указана функция потерь 3,4257. Репозиторий содержит веса PyTorch и распространяется по лицензии MIT.

Сценарии применения

  • генерация продолжений философских текстов в тематике Иммануила Канта
  • эксперименты по извлечению знаний о Канте из языковой модели
  • анализ представления философских понятий в GPT-2
  • создание текстовых примеров для исследований философского языка

Ограничения

Модель обучена на корпусе сочинений Канта, поэтому её ответы ограничены этой тематикой и могут быть фактически неточными или воспроизводить ошибки корпуса. Контекст ограничен 1024 токенами; метрика loss 3,4257 сама по себе не гарантирует качество ответов.

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

kant-gpt2-large

This model is a fine-tuned version of benjamin/gerpt2-large. It was trained on the "Akademie Ausgabe" of the works of Immanuel Kant. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 3.4257

Model description

A large version of gpt2

Intended uses & limitations

It could be used for the analysis of knowledge representation in and extraction from large language models

Training and evaluation data

Akademie Ausgabe Immanuel Kant

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 5e-05
  • train_batch_size: 2
  • eval_batch_size: 2
  • seed: 42
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • lr_scheduler_warmup_steps: 500
  • num_epochs: 4

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
3.40941.0113083.3838
3.04452.0226163.3107
2.71613.0339243.3409
2.47934.0452323.4257

Framework versions

  • Transformers 4.20.1
  • Pytorch 1.11.0+cu113
  • Datasets 2.3.2
  • Tokenizers 0.12.1

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
2e4fda3

0 моделей