/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Лицензия
MIT
Архитектура
gpt2 · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
17 янв 2023

gpt-fluentui-flat-svg

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

GPT-2-модель для генерации SVG-разметки и контуров плоских эмодзи в стиле Microsoft FluentUI.

734скачиваний за 30 дней22лайкавеса обновлены19 мар 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

Norod78/gpt-fluentui-flat-svg — компактная GPT-2-модель, обученная автором на SVG-файлах с плоскими эмодзи из репозитория Microsoft FluentUI. Модель генерирует текстовые последовательности SVG-разметки, которые можно извлечь и сохранить как отдельные SVG-файлы.

Токенизатор и модель обучались с помощью aitextgen; по метаданным, архитектура — GPT2LMHeadModel, библиотека — Transformers, а файлы весов представлены в форматах PyTorch и Safetensors. Максимальная длина контекста составляет 4096 токенов. README описывает отдельные SVG path-элементы как обучающие данные, что задаёт узкую область генерации графических контуров эмодзи.

Модель подходит для экспериментов с генерацией SVG-контуров в стилистике плоских эмодзи FluentUI. Качество и пригодность результата зависят от постобработки: README упоминает извлечение последовательностей в отдельные SVG-файлы. Лицензия — MIT; отдельные условия использования исходных данных FluentUI в карточке не раскрыты.

Сценарии применения

  • генерация SVG-контуров для плоских эмодзи
  • создание вариаций графики в стиле FluentUI
  • эксперименты с автодополнением SVG path-разметки

Ограничения

Модель обучена на узком наборе SVG-контуров плоских эмодзи, поэтому её генерацию может потребоваться извлекать и постобрабатывать для получения корректных SVG-файлов. README не приводит оценок качества или тестов.

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

gpt-fluentui-flat-svg

A custom GPT model which was trained upon svg files. Specifically the flat emoji variants from Microsoft's FluentUI repo. These svn files only consist of "stand-alone" path elements which should make it simpler to train upon and sample from.

training and dataset

Both Tokenizer and Model were trained using aitextgen The python file which was used for training, the .txt file dataset and a few generated samples can be found here

post processing and extracting .svg files from generated samples

    # Extract from generated output and into a seperate .svg file all sequences which starts with <svg and ends with:
    #  A. </svg>
    #  B. If the sequence does not end with </svg> then find the last > in the sequence and append </svg> to it

generated samples

The generated samples below were also created with this script sample16 sample15 sample14

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
GPT2LMHeadModel
Ревизия весов
ae8d150

0 моделей