/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Архитектура
gpt2 · dense
Опубликована
2 мар 2022

gpt2-small-dutch-embeddings

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Небольшая модель GPT-2 с переобученными под нидерландский язык лексическими эмбеддингами для генерации текста.

240скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены11 сен 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

GroNLP gpt2-small-dutch-embeddings — небольшая языковая модель GPT-2, подготовленная Wietse de Vries и Malvina Nissim для нидерландского языка. Она основана на OpenAI GPT-2 small: веса слоёв Transformer сохранены, а лексические эмбеддинги переобучены под нидерландский словарь.

Модель предназначена для генерации нидерландского текста. Её можно использовать через Transformers pipeline с задачей text-generation, например для продолжения фрагмента текста. Контекст модели составляет 1024 токена.

Это вариант только с адаптацией лексических эмбеддингов; авторы также описывают отдельный вариант с дополнительным дообучением всей модели и рекомендуют его. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • продолжение текста на нидерландском языке
  • генерация коротких нидерландских текстов
  • эксперименты с адаптацией GPT-2 к нидерландскому словарю

Ограничения

Изменены только лексические эмбеддинги, тогда как веса слоёв Transformer сохранены от англоязычной GPT-2 small; README указывает на отдельный вариант с полным дообучением как рекомендуемый. Контекст ограничен 1024 токенами.

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

GPT-2 recycled for Dutch (small, adapted lexical embeddings)

Wietse de Vries • Malvina Nissim

Model description

This model is based on the small OpenAI GPT-2 (gpt2) model.

The Transformer layer weights in this model are identical to the original English, model but the lexical layer has been retrained for a Dutch vocabulary.

For details, check out our paper on arXiv and the code on Github.

Related models

Dutch

Italian

How to use

from transformers import pipeline

pipe = pipeline("text-generation", model="GroNLP/gpt2-small-dutch-embeddings")
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel, TFAutoModel

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("GroNLP/gpt2-small-dutch-embeddings")
model = AutoModel.from_pretrained("GroNLP/gpt2-small-dutch-embeddings")  # PyTorch
model = TFAutoModel.from_pretrained("GroNLP/gpt2-small-dutch-embeddings")  # Tensorflow

BibTeX entry

@misc{devries2020good,
      title={As good as new. How to successfully recycle English GPT-2 to make models for other languages}, 
      author={Wietse de Vries and Malvina Nissim},
      year={2020},
      eprint={2012.05628},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CL}
}

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
a65cd53

0 моделей