/ Модель

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
gptj · dense
Опубликована
2 мар 2022

genji-jp

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Жапон веб-романдары мен көркем әңгімелерін жалғастыруға арналған, GPT-J 6B негізінде дообученный мәтін генерациялау моделі.

97скачиваний за 30 дней51лайквеса обновлены9 авг 2022

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

Genji-JP 6B — NovelAI әзірлеген GPT-J негізіндегі мәтін генерациялау моделі. EleutherAI-дің GPT-J 6B моделін жапон тіліндегі веб-романдар мен әңгімелеу деректеріне бейімдеп дообучыту арқылы жасалған. Модельде 6,05 млрд параметр, 28 қабат және 2048 токендік контекст бар; GPT-J архитектурасын және PyTorch форматын қолданады.

Модель жапон тілінде көркем проза мен веб-роман мәтінін жалғастыруға және оқиға құрастыруға арналған. Берілген мысал жапон тіліндегі фэнтези сюжетін жалғастыратынын көрсетеді. Apache-2.0 лицензиясымен таратылады. Ол арнайы әңгімелеу деректерінде оқытылғандықтан, жалпы сұрақ-жауап, факт дәлдігі немесе өзге тілдердегі сапасы кепілденбейді.

Сценарии применения

  • жапон тілінде веб-роман тарауын жалғастыру
  • фэнтези оқиғасының жалғасын генерациялау
  • жапонша көркем проза жазуға көмек
  • оқиғаға кіріспе немесе сюжет үзіндісін құрастыру

Ограничения

Арнайы жапон әңгімелеу деректеріне бейімделген; басқа тілдердегі және жалпы мақсаттағы тапсырмаларда сапасы белгісіз. Контекст ұзындығы 2048 токенмен шектеледі.

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

Genji-JP 6B

Please check our blog post for more details, samples, evaluations and more: Blogpost

Model Description

Genji-JP 6B is a model finetuned on our Japanese storytelling dataset based on EleutherAI's GPT-J 6B model. This particular model is trained on Japanese web novels.

HyperparameterValue
n_parameters6,053,381,344
n_layers28*
d_model4,096
d_ff16,384
n_heads16
d_head256
n_ctx2,048
n_vocab50,400 (same tokenizer as GPT-2/3)
position encodingRotary position encodings (RoPE)
RoPE dimensions64

* each layer consists of one feedforward block and one self attention block

The model consists of 28 layers with a model dimension of 4096, and a feedforward dimension of 16384. The model dimension is split into 16 heads, each with a dimension of 256. Rotary position encodings (RoPE) was applied to 64 dimensions of each head. The model is trained with a tokenization vocabulary of 50257, using the same set of BPEs as GPT-2/GPT-3.

Training data

GPT-J 6B was pretrained on the Pile, a large scale curated dataset created by EleutherAI for the purpose of training this model. After the pre-training, it's finetuned on our Japanese storytelling dataset. Check our blog post for more details.

How to use

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("EleutherAI/gpt-j-6B")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("NovelAI/genji-jp", torch_dtype=torch.float16, low_cpu_mem_usage=True).eval().cuda()
text = '''あらすじ:あなたは異世界に転生してしまいました。勇者となって、仲間を作り、異世界を冒険しよう!
***
転生すると、ある能力を手に入れていた。それは、'''

tokens = tokenizer(text, return_tensors="pt").input_ids
generated_tokens = model.generate(tokens.long().cuda(), use_cache=True, do_sample=True, temperature=1, top_p=0.9, repetition_penalty=1.125, min_length=1, max_length=len(tokens[0]) + 400, pad_token_id=tokenizer.eos_token_id)
last_tokens = generated_tokens[0]
generated_text = tokenizer.decode(last_tokens).replace("�", "")
print("Generation:\n" + generated_text)

When run, produces output like this:

Generation:
あらすじ:あなたは異世界に転生してしまいました。勇者となって、仲間を作り、異世界を冒険しよう!
***
転生すると、ある能力を手に入れていた。それは、『予知』だ。過去から未来のことを、誰も知らない出来事も含めて見通すことが出来る。
悪魔の欠片と呼ばれる小さな結晶を取り込んで、使役することが出来る。人を惹きつけ、堕落させる。何より、俺は男なんて居なかったし、女に興味もない。……そんなクズの片棒を担ぎ上げる奴が多くなると思うと、ちょっと苦しい。
だが、一部の人間には協力者を得ることが出来る。目立たない街にある寺の中で、常に家に引きこもっている老人。そんなヤツの魂をコントロールすることが出来るのだ。便利な能力だ。しかし、裏切り者は大勢いる。気を抜けば、狂う。だから注意が必要だ。
――「やってやるよ」
 アーロンは不敵に笑った。この

Acknowledgements

This project was possible because of the compute provided by the TPU Research Cloud

Thanks EleutherAI for pretraining the GPT-J 6B model.

Thanks to everyone who contributed to this project!

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
GPTJForCausalLM
Ревизия весов
48b24ef

0 моделей