/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
gpt2 · dense

distilgpt2-starter

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная на Langame/starter модель GPT-2 для генерации и продолжения текста с контекстом 1024 токена.

60скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены28 янв 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.

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

Langame/distilgpt2-starter — модель генерации текста на архитектуре GPT-2, дообученная разработчиком на наборе данных Langame/starter. Она предназначена для продолжения текста и других сценариев генерации. Контекст модели составляет 1024 токена; репозиторий содержит веса PyTorch. В README приведено значение loss 6,0234 на оценочной выборке, но назначение набора данных, языки и практические ограничения не раскрыты. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • генерация продолжения заданного текста
  • создание текстовых примеров для прототипирования
  • эксперименты с дообучением GPT-2 на наборе Langame/starter

Ограничения

В README отсутствуют сведения о целевом назначении и ограничениях; приведён только loss 6,0234 на оценочной выборке. Поддерживаемые языки и качество для конкретных сценариев не установлены.

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

distilgpt2-starter

This model is a fine-tuned version of distilgpt2 on the Langame/starter dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 6.0234

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: 4
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • distributed_type: multi-GPU
  • gradient_accumulation_steps: 2
  • total_train_batch_size: 8
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 500.0

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
No log66.672003.6445
No log133.334004.5703
1.0101200.06005.2109
1.0101266.678005.5430
0.0681333.3310005.7227
0.0681400.012005.8672
0.0681466.6714005.9961

Framework versions

  • Transformers 4.17.0.dev0
  • Pytorch 1.10.0+cu111
  • Datasets 1.18.1
  • Tokenizers 0.11.0

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
b3661a5

0 моделей