/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
514 токенов
Архитектура
gpt2 · dense
Опубликована
26 мая 2023

Ссылки

Hugging Face

Temp_Checkpoint

KyS
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

TempCheckpoint — дообученная модель GPT-2 для генерации текста с контекстом 514 токенов.

121скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены29 мая 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

TempCheckpoint — модель генерации текста на архитектуре GPT-2 в формате PyTorch. Карточка Hugging Face сообщает, что модель является дообученной, но не называет базовую модель, датасет или разработчика. Контекст составляет 514 токенов. Модель предназначена для генерации продолжения текста; сведения о качестве и специальных сценариях применения отсутствуют. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • генерация продолжения короткого текста
  • создание черновиков текста
  • эксперименты с генерацией на GPT-2

Ограничения

Карточка не описывает качество, обучающие данные и целевые сценарии модели. Контекст ограничен 514 токенами.

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 015моделейII.1Разработка и данныеАнализ требований и архитектура ПОAI помогает переводить потребности бизнеса в непротиворечивые требования и технические решения.20 задач18 191модель

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Temp_Checkpoint

This model is a fine-tuned version of on the None dataset.

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: 0.0003
  • train_batch_size: 128
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • gradient_accumulation_steps: 8
  • total_train_batch_size: 1024
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • lr_scheduler_warmup_ratio: 0.1
  • num_epochs: 1
  • mixed_precision_training: Native AMP

Framework versions

  • Transformers 4.29.2
  • Pytorch 2.0.1+cu118
  • Datasets 2.12.0
  • Tokenizers 0.13.3

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
923cde5

0 моделей

    Создать бенчмарк