/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Параметры
138 млн
Архитектура
gpt_neo · dense
Опубликована
6 сен 2022

Ссылки

Hugging Face

GPT-Neo_DnD

PatrickTyBrown
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная на тематику Dungeons & Dragons модель GPT-Neo для генерации игровых текстов по подсказкам.

54скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены6 сен 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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

GPT-NeoDnD — дообученная модель PatrickTyBrown на основе GPT-Neo для генерации текста в тематике Dungeons & Dragons. Она предназначена для продолжения текстовых подсказок и создания материалов для настольных ролевых игр. Модель содержит 137,7 млн параметров, использует архитектуру GPT-Neo с авторегрессионной языковой моделью и принимает контекст длиной до 2048 токенов. В README приведены результаты оценки: eval_loss 3,2754 после 2,9 эпох обучения.

Модель опубликована в формате PyTorch. В карточке не приведены сведения о составе обучающих данных, поддерживаемых естественных языках и лицензии, поэтому их нельзя уточнить по доступным данным. Качество и фактический охват игровых сценариев не описаны; результат генерации может требовать проверки и редактирования.

Сценарии применения

  • создание описаний персонажей для Dungeons & Dragons
  • генерация идей для игровых сцен и приключений
  • продолжение фэнтезийных текстов в настольной ролевой тематике

Ограничения

Карточка не описывает обучающие данные и подробные ограничения модели; качество генерации в игровых сценариях отдельно не охарактеризовано. Сгенерированный текст может требовать проверки и редактирования.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
IV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделейI.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейIV.5Отраслевые задачиОбразование и развитие навыковAI помогает персонализировать обучение и снижать административную нагрузку на преподавателей.34 задачи6 641модель

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

GPT-Neo_DnD

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

  • eval_loss: 3.2754
  • eval_runtime: 88.78
  • eval_samples_per_second: 6.51
  • eval_steps_per_second: 3.255
  • epoch: 2.9
  • step: 16800

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: 2.5e-05
  • train_batch_size: 2
  • eval_batch_size: 2
  • seed: 42
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 3

Framework versions

  • Transformers 4.21.3
  • Pytorch 1.12.1+cu113
  • Datasets 2.4.0
  • Tokenizers 0.12.1

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
GPTNeoForCausalLM
Ревизия весов
47806f4

0 моделей

    Создать бенчмарк