example code: https://colab.research.google.com/drive/1GzVSnFWzpGt8t5FHwGFbR28aEE_8eKTn?usp=sharing
Характеристики
- Контекст
- 1 024 токена
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- gpt2 · dense
- Опубликована
- 1 окт 2023
Ссылки
kogpt2_small
Компактная модель GPT-2 для генерации и продолжения текста на корейском языке.
19скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены1 окт 2023
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.
Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
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
MrBananaHuman/kogpt2_small — компактная авторегрессионная языковая модель семейства GPT-2 для генерации текста. По метаданным, она использует архитектуру GPT2LMHeadModel, распространяется в формате PyTorch и ориентирована на корейский язык. Максимальная длина контекста составляет 1024 токена.
Модель подходит для продолжения корейского текста и других сценариев генерации на основе текстового приглашения. README содержит только заглушку и не описывает обучение, качество или дополнительные возможности модели. Лицензия — Apache-2.0.
Сценарии применения
- продолжение корейского текста по заданному фрагменту
- генерация коротких текстов на корейском языке
- создание корейских текстовых примеров для прототипов
Ограничения
Контекст ограничен 1024 токенами. README не содержит сведений о качестве и данных обучения, поэтому пригодность модели для конкретных задач следует оценивать отдельно.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейI.6Универсальные способностиПеревод и языковая адаптацияAI помогает переносить смысл между языками, форматами и культурными контекстами.16 задач16 710моделей
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- GPT2LMHeadModel
- Ревизия весов
- 3fb81f2