/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Лицензия
MIT
Архитектура
gpt2 · dense
Базовая модель
gpt2
Опубликована
13 фев 2025

gpt2_catalan

Генерация текстаТекст → текст

Экспериментальная GPT-2 Medium модель для генерации и продолжения текста преимущественно на каталонском языке.

120скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены19 мар 2025

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

Marxx01/gpt2_catalan — авторегрессионная языковая модель архитектуры GPT-2 Medium для генерации текста. В README автор описывает обучение с нуля на каталонских наборах ELiRF/dacsa и projecte-aina/CATalog; метаданные при этом связывают репозиторий с openai-community/gpt2 и gpt2-medium как моделями слияния, поэтому происхождение указано противоречиво.

Модель предназначена для продолжения текста по промпту на каталонском языке; в метаданных также отмечен английский. Используется токенизатор с каталогом из 52 000 токенов, контекст — 1024 токена. README предупреждает, что обучение продолжается и качество пока может быть низким. Лицензия — MIT.

Сценарии применения

  • продолжение короткого текста на каталонском языке
  • генерация черновиков на каталонском
  • эксперименты с каталонской языковой моделью
  • оценка генерации текста на наборах ELiRF/dacsa и CATalog

Ограничения

Автор предупреждает, что модель всё ещё обучается и пока не следует ожидать высокого качества. README заявляет обучение с нуля, тогда как метаданные отмечают слияние с openai-community/gpt2 и gpt2-medium, поэтому происхождение модели неясно.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

GPT-2 Medium Catalan-English Model

The model is still being trained, and I will be making updates. Please do not expect great results just yet. 😀

Model Overview

This model is a GPT-2 Medium architecture trained from scratch, meaning it does not inherit any weights from existing models. It has been trained using Catalan dataset, specifically ELiRF/dacsa and projecte-aina/CATalog.

License and Usage

This model is free to use under the MIT license. However, proper credit must be given when using it in research, applications, or any derived work.

Tokenizer

The model utilizes a 52,000-token vocabulary, using gpt2 config, specifically trained to handle Catalan, the tokenizer is also available in "Marxx01/gpt2-catalan-tokenizer".

How to Use

To use this model for text generation, you can load it with the transformers library as follows:

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "Marxx01/gpt2_catalan"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

text = "El president de la generalitat va dir "
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")

outputs = model.generate(
    **inputs,
    do_sample = True,
    max_length=150, 
    temperature=0.7, 
    top_p=0.8,  
    top_k=1000, 
    no_repeat_ngram_size=2, 
    num_return_sequences=1
)

print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

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
5d0b2a2

0 моделей