/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Лицензия
MIT
Архитектура
gpt2 · dense
Базовая модель
gpt2
Опубликована
13 ноя 2023

Ссылки

Hugging Face

QueerGPT2

Kaspar
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

QueerGPT2 — дообученная на неизвестном наборе данных модель GPT-2 для генерации текста.

12скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены13 ноя 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.

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

QueerGPT2 — плотная языковая модель семейства GPT-2, созданная дообучением базовой модели openai-community/gpt2. Она предназначена для генерации текста; карточка сообщает о потере 4,3634 на наборе оценки, но не приводит описание данных или подробности сценариев применения. Модель принимает текст и генерирует текст, работает с контекстом до 1024 токенов и распространяется в формате safetensors. Лицензия — MIT.

Сценарии применения

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

Ограничения

Данные обучения и целевые сценарии не описаны; метрика Loss 4.3634 приведена без деталей набора оценки и методики, поэтому качество в конкретных задачах оценить нельзя.

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

QueerGPT2

This model is a fine-tuned version of gpt2 on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 4.3634

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: 1e-05
  • train_batch_size: 16
  • eval_batch_size: 16
  • seed: 42
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 1
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
4.54331.0132374.3634

Framework versions

  • Transformers 4.35.0
  • Pytorch 2.1.0+cu118
  • Datasets 2.14.6
  • Tokenizers 0.14.1

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
41377cb

0 моделей

    Создать бенчмарк