/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Архитектура
gpt2 · dense
Опубликована
13 дек 2022

Ссылки

Hugging Face

elec-gmusic-familized-model-13-12__17-35-53

JammyMachina
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная GPT-2 для генерации текста с контекстом до 2048 токенов.

543скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены17 дек 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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

Модель JammyMachina/elec-gmusic-familized-model-13-12__17-35-53 — GPT-2 на базе архитектуры GPT2LMHeadModel, дообученная для генерации текста. Репозиторий содержит веса PyTorch; заявленная длина контекста — 2048 токенов.

В карточке указана оценка loss 0,4303 на наборе для оценки, но описание назначения, обучающих данных и ограничений отсутствует. Поэтому нельзя достоверно определить подходящие предметные сценарии или качество модели для конкретных задач. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • генерация продолжения текста
  • создание черновиков по текстовой подсказке
  • эксперименты с генерацией текста на GPT-2

Ограничения

Назначение, обучающие данные и практические ограничения не описаны; приведён только результат loss 0,4303 без подробностей оценки. Языковая поддержка не установлена.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

elec-gmusic-familized-model-13-12__17-35-53

This model is a fine-tuned version of JammyMachina/elec-gmusic-familized-model-13-12__17-35-53 on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.4303

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 5e-05
  • train_batch_size: 36
  • eval_batch_size: 32
  • seed: 42
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 5
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
0.25090.110240.4268
0.25210.220480.4284
0.25330.330720.4219
0.25170.440960.4245
0.25120.551200.4229
0.25060.661440.4191
0.25120.7171680.4247
0.24830.8181920.4239
0.24790.9192160.4259
0.24981.01102400.4262
0.24671.11112640.4267
0.24661.21122880.4263
0.24491.31133120.4251
0.24521.41143360.4274
0.24491.51153600.4263
0.24441.61163840.4240
0.24281.71174080.4289
0.24251.81184320.4229
0.24241.91194560.4291
0.24222.01204800.4247
0.23972.12215040.4271
0.23972.22225280.4226
0.24112.32235520.4269
0.24082.42245760.4288
0.23922.52256000.4223
0.23912.62266240.4297
0.23852.72276480.4253
0.23712.82286720.4297
0.23732.92296960.4232
0.23683.02307200.4296
0.23553.12317440.4327
0.23543.22327680.4305
0.23453.32337920.4286
0.23553.42348160.4350
0.23533.53358400.4269
0.23513.63368640.4301
0.23363.73378880.4301
0.23443.83389120.4319
0.23393.93399360.4305
0.23264.03409600.4298
0.23164.13419840.4308
0.23114.23430080.4330
0.23154.33440320.4313
0.23054.43450560.4319
0.23284.53460800.4292
0.2324.63471040.4289
0.23094.73481280.4303
0.234.83491520.4317
0.23154.94501760.4303

Framework versions

  • Transformers 4.26.0.dev0
  • Pytorch 1.13.1+cu116
  • Datasets 2.7.1
  • Tokenizers 0.13.2

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
95b3c09

0 моделей

    Создать бенчмарк