/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Лицензия
MIT
Архитектура
gpt2 · dense
Опубликована
29 июл 2024

nigerian-food-gpt2

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

GPT-2, дообученная для генерации англоязычных описаний нигерийских блюд, их ингредиентов и регионального происхождения.

22скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены29 июл 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.

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

Nigerian Food GPT-2 — языковая модель на архитектуре GPT-2, дообученная автором Nnobody на наборе из более чем 100 нигерийских блюд. Она генерирует на английском языке описания блюд, включая ингредиенты, сведения о питательной ценности и здоровье, класс блюда, регион происхождения, остроту и диапазон цены.

Модель подходит для создания справочных описаний нигерийской кухни, учебных материалов и текстов для меню. Контекст модели — до 1024 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия — MIT.

Знания модели ограничены обучающим набором, поэтому сведения могут быть неточными или непоследовательными. Её ответы о питании и здоровье не следует считать достоверной медицинской или нутриционной рекомендацией.

Сценарии применения

  • создание описаний нигерийских блюд для меню
  • получение списка ингредиентов блюда
  • подготовка учебных материалов о нигерийской кухне
  • генерация справки о регионе происхождения и остроте блюда

Ограничения

Знания ограничены обучающим набором, возможны неточные и непоследовательные ответы. Информацию о питании и здоровье нельзя использовать как достоверную рекомендацию.

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

Nigerian Food GPT-2 Model

This model is fine-tuned on a dataset of Nigerian food items. It can generate descriptions of Nigerian dishes, including ingredients, health information, and regional origin.

Model Details

  • Fine-tuned from: GPT-2 (small)
  • Type: Language Model
  • Language: English
  • License: MIT

Intended Use

This model is intended for generating descriptions of Nigerian food items. It can be used for educational purposes, menu generation, or exploring Nigerian cuisine.

Training Data

The model was fine-tuned on a dataset of 100+ Nigerian food items, including information on the food's name, main ingredients, description, health rating, food class, region of origin, spice level, and price range.

Limitations

  • The model's knowledge is limited to the training data provided.
  • It may occasionally generate inaccurate or inconsistent information.
  • The model should not be used as a definitive source for nutritional or health information.

Usage

'''python from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer

model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("your-username/nigerian-food-gpt2") tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("your-username/nigerian-food-gpt2")

prompt = "Name: Jollof Rice" input_ids = tokenizer.encode(prompt, return_tensors="pt") output = model.generate(input_ids, max_length=200, num_return_sequences=1, no_repeat_ngram_size=2) generated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True) print(generated_text)

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
459abcf

0 моделей