/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Лицензия
MIT
Архитектура
gpt2 · dense
Опубликована
9 июн 2026

gpt2-japanese-lyric-medium

Генерация текстаТекст → текст

Производная модели skytnt/gpt2-japanese-lyric-medium. GPT-2 для генерации японских песенных текстов по текстовому запросу.

100скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены9 июн 2026

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

Карточка модели Library-Mutsumi/gpt2-japanese-lyric-medium на Hugging Face совпадает с карточкой skytnt/gpt2-japanese-lyric-medium, поэтому описание составлено по ней.

skytnt/gpt2-japanese-lyric-medium — языковая модель семейства GPT-2 для генерации текстов японских песен. Модель разработана skytnt и обучена на 143 587 японских текстах песен, собранных с сайта uta-net.

Модель предназначена для создания японских песенных текстов по текстовому запросу. Это плотная авторегрессионная модель GPT2LMHeadModel; она поддерживает генерацию текста на японском языке с контекстом до 1024 токенов.

Модель распространяется под лицензией MIT. Её обучение на текстах песен означает, что генерации могут воспроизводить стилистические особенности или фрагменты исходных текстов; карточка не приводит оценок качества или дополнительных ограничений.

Сценарии применения

  • создание черновиков текстов японских песен
  • генерация куплетов и припевов на японском языке
  • получение творческих продолжений японского текста песни

Ограничения

Контекст ограничен 1024 токенами. Модель обучалась на собранных текстах песен, поэтому может воспроизводить их стилистические особенности или фрагменты; оценки качества в карточке не приведены.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Japanese GPT2 Lyric Model

Model description

The model is used to generate Japanese lyrics.

How to use

import torch
from transformers import T5Tokenizer, GPT2LMHeadModel

device = torch.device("cpu")
if torch.cuda.is_available():
    device = torch.device("cuda")

tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained("skytnt/gpt2-japanese-lyric-medium")
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("skytnt/gpt2-japanese-lyric-medium")
model = model.to(device)

def gen_lyric(title: str, prompt_text: str):
    if len(title)!= 0 or len(prompt_text)!= 0:
        prompt_text = "<s>" + title + "[CLS]" + prompt_text
        prompt_text = prompt_text.replace("\n", "\\n ")
        prompt_tokens = tokenizer.tokenize(prompt_text)
        prompt_token_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(prompt_tokens)
        prompt_tensor = torch.LongTensor(prompt_token_ids)
        prompt_tensor = prompt_tensor.view(1, -1).to(device)
    else:
        prompt_tensor = None
    # model forward
    output_sequences = model.generate(
        input_ids=prompt_tensor,
        max_length=512,
        top_p=0.95,
        top_k=40,
        temperature=1.0,
        do_sample=True,
        early_stopping=True,
        bos_token_id=tokenizer.bos_token_id,
        eos_token_id=tokenizer.eos_token_id,
        pad_token_id=tokenizer.pad_token_id,
        num_return_sequences=1
    )

    # convert model outputs to readable sentence
    generated_sequence = output_sequences.tolist()[0]
    generated_tokens = tokenizer.convert_ids_to_tokens(generated_sequence)
    generated_text = tokenizer.convert_tokens_to_string(generated_tokens)
    generated_text = "\n".join([s.strip() for s in generated_text.split('\\n')]).replace(' ', '\u3000').replace('<s>', '').replace('</s>', '\n\n---end---')
    title_and_lyric = generated_text.split("[CLS]",1)
    if len(title_and_lyric)==1:
        title,lyric = "" , title_and_lyric[0].strip()
    else:
        title,lyric = title_and_lyric[0].strip(), title_and_lyric[1].strip()
    return f"---{title}---\n\n{lyric}"


print(gen_lyric("桜",""))

Training data

Training data contains 143,587 Japanese lyrics which are collected from uta-net by lyric_download

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
677468b

0 моделей