/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Лицензия
MIT
Архитектура
gpt2 · dense
Базовая модель
gpt2
Опубликована
24 июл 2023

hindi_gpt2

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная на неизвестном наборе данных GPT-2 для генерации текста, названная как ориентированная на хинди.

468скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены2 авг 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.

  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

NebulaByte/hindi_gpt2 — текстовая GPT-2-модель, дообученная на наборе данных, который в карточке обозначен как None. Она предназначена для генерации текста; в оценке на тестовой выборке указан loss 1,9187. Модель использует архитектуру GPT2LMHeadModel, работает с текстом и имеет контекстное окно 1024 токена.

Модель разработана NebulaByte как дообучение GPT-2 из семейства openai-community/gpt2. Название указывает на ориентацию на хинди, однако README и метаданные не подтверждают поддерживаемые языки или конкретные сценарии использования. Репозиторий содержит веса PyTorch; лицензия — MIT. Информация о данных обучения и ограничениях в карточке отсутствует.

Сценарии применения

  • генерация продолжения текста
  • создание черновиков на хинди

Ограничения

Сведения о данных обучения и тестирования, кроме указанного значения loss, отсутствуют; качество генерации и фактическая поддержка хинди по карточке оценить нельзя.

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

hindi_gpt2

This model is a fine-tuned version of gpt2 on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 1.9187

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: 0.0005
  • train_batch_size: 40
  • eval_batch_size: 40
  • seed: 42
  • gradient_accumulation_steps: 4
  • total_train_batch_size: 160
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: cosine
  • lr_scheduler_warmup_steps: 400
  • num_epochs: 1

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
4.6940.184002.7361
2.39520.358002.1608
2.13110.5312002.0237
2.02820.7116001.9518
1.97310.8920001.9187

Framework versions

  • Transformers 4.31.0
  • Pytorch 2.0.1+cu118
  • Datasets 2.14.2
  • Tokenizers 0.13.3

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
1f62b22

0 моделей