/ Модель

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Параметры
138 млн
Архитектура
gpt_neo · dense

gpt-neo-small-portuguese

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная на португалоязычных текстах Википедии модель GPT-Neo для генерации и продолжения текста на португальском языке.

32скачиваний за 30 дней7лайковвеса обновлены19 июн 2021

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

HeyLucasLeao/gpt-neo-small-portuguese — дообученная EletheurAI версия GPT-Neo 125M для генерации текста на португальском языке. Модель основана на плотной авторегрессионной архитектуре GPT-Neo и содержит около 137,7 млн параметров; размер контекста — 2048 токенов.

Модель обучена на 227 382 отобранных текстах из дампа португалоязычной Википедии. Она подходит для продолжения текста и генерации португалоязычных фрагментов в учебных и экспериментальных сценариях. В README указана образовательная цель проекта. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • продолжение текста на португальском языке
  • генерация коротких португалоязычных фрагментов
  • эксперименты с языковой генерацией для португальского
  • создание учебных примеров генерации текста на португальском

Ограничения

Контекст ограничен 2048 токенами; обучение на отобранных текстах португалоязычной Википедии может ограничивать охват стилей и тем. Лицензия не установлена по предоставленным данным.

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-Neo Small Portuguese

Model Description

This is a finetuned version from GPT-Neo 125M by EletheurAI to Portuguese language.

Training data

It was trained from 227,382 selected texts from a PTWiki Dump. You can found all the data from here: https://archive.org/details/ptwiki-dump-20210520

Training Procedure

Every text was passed through a GPT2-Tokenizer with bos and eos tokens to separate them, with max sequence length that the GPT-Neo could support. It was finetuned using the default metrics of the Trainer Class, available on the Hugging Face library.

Learning Rate: 2e-4
Epochs: 1

Goals

My true intention was totally educational, thus making available a Portuguese version of this model.

How to use

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
  
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("HeyLucasLeao/gpt-neo-small-portuguese")

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("HeyLucasLeao/gpt-neo-small-portuguese")

text = 'eu amo o brasil.'

generated = tokenizer(f'<|startoftext|> {text}',   
                      return_tensors='pt').input_ids.cuda()
                      
#Generating texts
sample_outputs = model.generate(generated, 
                 # Use sampling instead of greedy decoding 
                 do_sample=True, 
                 # Keep only top 3 token with the highest probability
                 top_k=3, 
                 # Maximum sequence length
                 max_length=200, 
                 # Keep only the most probable tokens with cumulative probability of 95%
                 top_p=0.95, 
                 # Changes randomness of generated sequences
                 temperature=1.9,
                 # Number of sequences to generate                 
                 num_return_sequences=3)

# Decoding and printing sequences
for i, sample_output in enumerate(sample_outputs):
    print(">> Generated text {}\\\\
\\\\
{}".format(i+1, tokenizer.decode(sample_output.tolist())))

# >> Generated text
#Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:50256 for open-end generation.
#>> Generated text 1

#<|startoftext|> eu amo o brasil. O termo foi usado por alguns autores como uma forma de designar a formação do poder político do Brasil. A partir da década de 1960, o termo passou a ser usado para designar a formação política do Brasil. A partir de meados da década de 1970 e até o inicio dos anos 2000, o termo foi aplicado à formação político-administrativo do país, sendo utilizado por alguns autores como uma expressão de "política de direita". História Antecedentes O termo "político-administrário" foi usado pela primeira vez em 1891 por um gru
#>> Generated text 2

#<|startoftext|> eu amo o brasil. É uma das muitas pessoas do mundo, ao contrário da maioria das pessoas, que são chamados de "pessoas do Brasil", que são chamados de "brincos do país" e que têm uma carreira de mais de um século. O termo "brincal de ouro" é usado em referências às pessoas que vivem no Brasil, e que são chamados "brincos do país", que são "cidade" e que vivem na cidade de Nova York e que vive em um país onde a maior parte das pessoas são chamados de "cidades". Hist
#>> Generated text 3

#<|startoftext|> eu amo o brasil. É uma expressão que se refere ao uso de um instrumento musical em particular para se referir à qualidade musical, o que é uma expressão da qualidade da qualidade musical de uma pessoa. A expressão "amor" (em inglês, amo), é a expressão que pode ser usada com o intuito empregado em qualquer situação em que a vontade de uma pessoa de se sentir amado ou amoroso é mais do que um desejo de uma vontade. Em geral, a expressão "amoro" (do inglês, amo) pode também se referir tanto a uma pessoa como um instrumento de cordas ou de uma

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
GPTNeoForCausalLM
Ревизия весов
6c55098

0 моделей