/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Лицензия
MIT
Архитектура
gpt2 · dense
Базовая модель
DialoGPT-small
Опубликована
6 апр 2024

DialoGPT_EmpAI_final2

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная DialoGPT-small для генерации ответов в многоходовых текстовых диалогах.

12скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены6 апр 2024

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

LuangMV97/DialoGPT_EmpAI_final2 — дообученная авторами репозитория модель Microsoft DialoGPT-small для генерации текста в диалогах. Она основана на GPT-2 и использует плотную архитектуру GPT2LMHeadModel; заявленная длина контекста — 1024 токена. Модель подходит для многоходовых текстовых бесед и генерации ответов.

В README приведено значение loss 2,7547 на оценочном наборе, но датасет, методика оценки и специализация модели не раскрыты. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии MIT; качество и ограничения за пределами указанной оценки не описаны.

Сценарии применения

  • генерация ответов в текстовом чате
  • создание простого диалогового бота
  • продолжение многоходового разговора

Ограничения

Данные обучения и специализация не раскрыты; приведённый loss нельзя интерпретировать без описания оценочного набора и методики. Контекст ограничен 1024 токенами.

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

DialoGPT_EmpAI_final2

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

  • Loss: 2.7547

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: 0.0001
  • train_batch_size: 8
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • gradient_accumulation_steps: 8
  • total_train_batch_size: 64
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • lr_scheduler_warmup_steps: 25000
  • num_epochs: 15
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
4.57661.015003.9055
3.63262.030003.3553
3.37383.045003.1776
3.21934.060003.0785
3.10675.075003.0097
3.02866.090002.9714
2.9617.0105002.9407
2.89258.0120002.9111
2.82919.0135002.8815
2.761710.0150002.8577
2.706111.0165002.8126
2.651512.0180002.7981
2.616513.0195002.7822
2.581314.0210002.7689
2.521315.0225002.7547

Framework versions

  • Transformers 4.38.2
  • Pytorch 2.2.1+cu121
  • Datasets 2.18.0
  • Tokenizers 0.15.2

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
12842d3

0 моделей