/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Лицензия
MIT
Архитектура
gpt2 · dense
Базовая модель
gpt2
Опубликована
9 апр 2024

Ссылки

Hugging Face

GPT2_EmpAI

LuangMV97
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная на основе GPT-2 модель для генерации и продолжения текста по промпту.

11скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены9 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.

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

GPT2_EmpAI — дообученная модель генерации текста на основе openai-community/gpt2. Она использует плотную авторегрессионную архитектуру GPT-2 и предназначена для продолжения текста по промпту. В README приведено значение loss 2,7913 на наборе оценки, но назначение дообучения и тематика данных не раскрыты.

Модель принимает текст и генерирует текст. Контекст составляет 1024 токена; файлы весов представлены в формате safetensors. В карточке указана лицензия MIT. Поддерживаемые языки и специализированные сценарии применения не описаны.

Сценарии применения

  • генерация продолжения текста по заданному промпту
  • создание черновиков коротких текстов
  • получение вариантов продолжения фразы

Ограничения

Данные обучения и целевое назначение дообучения не описаны, поэтому качество в конкретных сценариях оценить нельзя. Контекст ограничен 1024 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 385моделейIII.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594моделиIII.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модель

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

GPT2_EmpAI

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

  • Loss: 2.7913

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: 1e-05
  • train_batch_size: 4
  • eval_batch_size: 4
  • seed: 42
  • 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
  • lr_scheduler_warmup_steps: 16000
  • num_epochs: 5
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
3.17211.059983.0468
3.00072.0119972.9220
2.8343.0179952.8383
2.72284.0239942.8011
2.65845.0299902.7913

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
71c6cba

0 моделей

    Создать бенчмарк