/ Модель
Каталог

Характеристики

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

Ссылки

Hugging Face

GPT-Neo_StoryGeneration

PatrickTyBrown
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Небольшая дообученная GPT-Neo для генерации текста, в том числе историй.

86скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены5 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

PatrickTyBrown/GPT-Neo_StoryGeneration — текстовая авторегрессионная модель на архитектуре GPT-Neo с 137,7 млн параметров и контекстом до 2048 токенов. Модель предназначена для генерации текста; название репозитория указывает на сценарии сочинения историй.

В карточке указано, что модель дообучена, однако подробности о данных, методике обучения и качестве генерации не приведены. Репозиторий содержит веса PyTorch. Сведения о лицензии отсутствуют в предоставленных метаданных и README.

Сценарии применения

  • генерация продолжения истории по началу текста
  • создание черновика художественного рассказа
  • генерация свободного текста по затравке

Ограничения

README не содержит сведений о тренировочных данных, оценке качества и ограничениях применения; происхождение датасета описано как None. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейIV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделейIV.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_StoryGeneration

This model is a fine-tuned version of PatrickTyBrown/GPT-Neo_StoryGeneration on the None dataset.

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: 8
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 1

Framework versions

  • Transformers 4.21.2
  • 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
2d4be7f

0 моделей

    Создать бенчмарк