Персидская GPT-2 модель для генерации и продолжения текста на основе заданного фрагмента.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
HooshvareLab/gpt2-fa — персидская модель генерации текста семейства GPT-2, опубликованная HooshvareLab. Она предназначена для продолжения текста по заданному фрагменту и других сценариев генерации на персидском языке. Модель построена на архитектуре GPT2LMHeadModel, имеет контекстное окно 1024 токена и доступна в форматах PyTorch, TensorFlow и Flax.
Модель поддерживает персидский язык. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не содержит сведений о конкретном обучающем наборе данных или оценках качества.
Контекстное окно ограничено 1024 токенами. Карточка не приводит оценок качества или сведений об обучающих данных.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Please cite in publications as the following:
@misc{ParsGPT2,
author = {Hooshvare Team},
title = {ParsGPT2 the Persian version of GPT2},
year = {2021},
publisher = {GitHub},
journal = {GitHub repository},
howpublished = {\url{https://github.com/hooshvare/parsgpt}},
}
Post a Github issue on the ParsGPT2 Issues repo.
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…