/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Лицензия
GPL 3.0
Архитектура
gpt2 · dense

gpt2-eli5

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

GPT-2, дообученная для генерации вопросов ELI5 и ответов по ключевым словам, в том числе для подготовки рассылок по фишингу и тестированию на проникновение.

119скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены23 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

Madhour/gpt2-eli5 — модель генерации текста на архитектуре GPT-2, обученная для создания вопросов в стиле ELI5 и ответов на них по нескольким ключевым словам. Карточка указывает, что модель использовалась в SeemsPhishy для автоматического создания рассылок по фишингу и тестированию на проникновение.

Модель принимает текстовые ключевые слова и генерирует текст; её контекст составляет 1024 токена. Карточка и метаданные указывают английский язык. Репозиторий содержит веса PyTorch, лицензия — GPL-3.0.

Модель подходит для генерации простых объяснений и вопросов с ответами по заданным темам. Её специализация на формате ELI5 и указанное применение для фишинговых рассылок и тестирования на проникновение ограничивают пригодность для других задач.

Сценарии применения

  • Генерация вопросов и ответов по заданным ключевым словам
  • Создание простых объяснений в стиле ELI5
  • Подготовка текстов для рассылок по фишингу
  • Создание материалов для тестирования на проникновение

Ограничения

Специализирована на генерации вопросов и ответов по ключевым словам; карточка не приводит оценок качества или дополнительных ограничений применения.

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

Conditional ELI5 Generator

Given a few keywords, it generates an Eli5 question with a corresponding answer.

The model is mainly used for SeemsPhishy to auto generate newsletters for phishing/penetration-testing.

How to use

from transformers import pipeline, AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
from torch import tensor

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Madhour/gpt2-eli5")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Madhour/gpt2-eli5")
prompt = <|BOS|> +"I have a question."+ <|SEP|> + "keyword1,keyword2,keyword3" + <|SEP|>
prompt = tensor(tokenizer.encode(prompt)).unsqueeze(0)
text = model.generate(prompt, 
                            do_sample=True,   
                            min_length=50, 
                            max_length=768,
                            top_k=30,                                 
                            top_p=0.7,        
                            temperature=0.9,
                            repetition_penalty=2.0,
                            num_return_sequences=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
be12ea4

0 моделей