/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Лицензия
MIT
Архитектура
gpt2 · dense
Базовая модель
gpt2
Библиотека
transformers
Опубликована
8 апр 2025

turkishReviews-ds-mini

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная на неизвестных данных модель GPT-2 для генерации текста, вероятно связанного с турецкими отзывами.

248скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены12 апр 2025

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

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

KilicMehmet/turkishReviews-ds-mini — языковая модель на архитектуре GPT-2, дообученная на неизвестном наборе данных. Карточка связывает её с генерацией текста и сообщает об оценке на тестовой выборке, но не приводит результатов или описания обучающих данных.

Модель может продолжать текст на турецком языке в пределах контекстного окна 1024 токена; специализация на отзывах предполагается по названию репозитория, но README её не подтверждает. Опубликована в формате TensorFlow, использует библиотеку Transformers и доступна по лицензии MIT.

Подробности о назначении, качестве и ограничениях генерации в карточке отсутствуют, поэтому пригодность для конкретных сценариев нужно проверять самостоятельно.

Сценарии применения

  • генерация продолжения турецкого текста
  • создание черновиков отзывов на турецком языке
  • экспериментальная генерация текста на основе GPT-2

Ограничения

Обучающий датасет и результаты оценки не описаны, поэтому качество и специализация на отзывах не подтверждены. Контекстное окно составляет 1024 токена.

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

turkishReviews-ds-mini

This model is a fine-tuned version of gpt2 on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

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:

  • optimizer: {'name': 'AdamWeightDecay', 'learning_rate': {'module': 'transformers.optimization_tf', 'class_name': 'WarmUp', 'config': {'initial_learning_rate': 5e-05, 'decay_schedule_fn': {'module': 'keras.optimizers.schedules', 'class_name': 'PolynomialDecay', 'config': {'initial_learning_rate': 5e-05, 'decay_steps': -896, 'end_learning_rate': 0.0, 'power': 1.0, 'cycle': False, 'name': None}, 'registered_name': None}, 'warmup_steps': 1000, 'power': 1.0, 'name': None}, 'registered_name': 'WarmUp'}, 'decay': 0.0, 'beta_1': 0.9, 'beta_2': 0.999, 'epsilon': 1e-08, 'amsgrad': False, 'weight_decay_rate': 0.01}
  • training_precision: mixed_float16

Training results

Framework versions

  • Transformers 4.50.3
  • TensorFlow 2.18.0
  • Datasets 3.5.0
  • Tokenizers 0.21.1

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Нельзя запустить

В репозитории нет весов в формате PyTorch/safetensors.

Класс архитектуры
GPT2LMHeadModel
Ревизия весов
9574ce7

0 моделей