/ Модель

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Лицензия
MIT
Архитектура
gpt2 · dense
Опубликована
1 фев 2023

rugpt2_gen_news

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Русскоязычная GPT-2-модель для демонстрационной генерации и продолжения новостных текстов на основе Lenta2.

25скачиваний за 30 дней4лайкавеса обновлены20 мар 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.

  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

RuGPT2GenNews — русскоязычная модель генерации текста на архитектуре GPT-2, созданная на основе sberbank-ai/rugpt3small_based_on_gpt2 и обученная на новостных текстах Lenta2 из проекта CORUS. Она предназначена для демонстрации генерации новостного текста по текстовому фрагменту и может использоваться для экспериментов с продолжением русскоязычных новостей. Модель принимает текст и генерирует текст; максимальная длина контекста составляет 2048 токенов.

Репозиторий содержит веса PyTorch и распространяется по лицензии MIT. Карточка приводит block_size 1048 как длину последовательностей обучения.

Сценарии применения

  • генерация продолжения русскоязычной новости по началу текста
  • создание демонстрационных новостных текстов
  • эксперименты с генерацией текста на корпусе Lenta2

Ограничения

Модель обучалась на новостном корпусе и может воспроизводить его ошибки или смещения; качество и фактическая достоверность сгенерированных новостей не гарантированы.

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

RuGPT2_Gen_News

Предварительно обученная модель на русском языке с использованием языковой модели "sberbank-ai/rugpt3small_based_on_gpt2".

Содержимое карты этой модели было создано, чтобы дополнить предоставленную информацию и привести конкретные примеры её использования.

Описание модели

RuGPT2_Gen_Comments — это модель предназначена для демонстрации генерации новостей, предварительно обученная на массиве данных Lenta2 проекта CORUS на русском языке.

Входные данные — это последовательности непрерывного текста определенной длины (block_size = 1048).

Проимер использования

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Dmitriy007/rugpt2_gen_news")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Dmitriy007/rugpt2_gen_news")

input_text = 'Ученик старшего класса лицея № 21 Иван Сидоров из города Адлер полетел в космос на планету Марс.'

inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
model.to('cuda')
inputs.to('cuda')

input_ids = inputs["input_ids"]

output = model.generate(
input_ids,
attention_mask=inputs["attention_mask"],
pad_token_id=model.config.bos_token_id,
max_length=300,
num_beams=5,
num_return_sequences=1,
top_k=50,
top_p=0.90,
no_repeat_ngram_size=2,
temperature=0.7,
early_stopping=True
)

generated_text = list(map(tokenizer.decode, output))
print(generated_text[0])

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
5422bd7

0 моделей