/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Лицензия
MIT
Архитектура
gpt2 · dense
Опубликована
28 июн 2023

AdsGPT2

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная на GPT-2 модель для генерации рекламных текстов и идей по названию продукта или бренда.

105скачиваний за 30 дней10лайковвеса обновлены7 авг 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

AdsGPT2 — дообученная на GPT-2 модель, созданная для генерации рекламных материалов по названию продукта или бренда. Она обучена на наборе из более чем 10 000 программных рекламных креативов из разных рекламных платформ и стилей. По запросу модель может предложить рекламный текст и формат объявления; её используют для поиска идей и подготовки черновиков на раннем этапе разработки рекламы.

Модель принимает текст и генерирует текст. Архитектура — GPT-2, библиотека хранения весов — PyTorch; длина контекста составляет 1024 токена. Репозиторий распространяется по лицензии MIT. В карточке не указаны поддерживаемые языки, поэтому язык примеров и обучающих данных нельзя надёжно определить.

Генерации могут быть неожиданными или не соответствовать особенностям конкретного бренда и его правилам. Результаты следует проверять и редактировать перед публикацией; модель предназначена для вдохновения и черновиков, а не для замены редактора или рекламного специалиста. Возможны оскорбительные или неподходящие формулировки и отражение предвзятостей обучающих данных.

Сценарии применения

  • создание черновика рекламного объявления по названию бренда
  • генерация идей для рекламной кампании
  • подготовка вариантов текста для программной рекламы
  • поиск рекламного формата для продукта

Ограничения

Модель может генерировать неожиданные или неподходящие тексты и не всегда соблюдает правила бренда; результаты требуют проверки и редактирования. Возможны оскорбительные формулировки и предвзятости, унаследованные из обучающих данных.

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

Model: GPT-2

Model name: AdsGPT2

Model description: This is a fine-tuned version of the GPT-2 model trained on a dataset of 10,000+ programmatic ad creatives. This model is designed to generate ad content given a product or a brand. For instance, when given the input "Nike Basketball", it will generate a sample ad and also suggest an ad size. The model's main purpose is to inspire ad creatives and provide a starting point for creating effective marketing content.

Intended uses: This model is designed to be used as a starting point for creating ad creatives. You could use it in the early stages of your ad design process to generate creative ideas and inspiration.

Limitations: This model has the potential to produce unusual or unexpected results, due to the varied and complex nature of advertising language. It should not be relied upon to produce perfect ad copy, but rather as a tool to inspire creative ideas. Also, the model might not have complete understanding of specific brand guidelines and may not adhere to them.

How to use: You can use this model by providing a product or brand name as an input. For example: Nike Air Force Ones

Training data: This model was trained on a dataset consisting of over 10,000 programmatic ad creatives, which included a variety of different product and brand advertisements. The data was collected from various ad platforms and represents a wide range of ad styles and formats.

Training procedure: The model was fine-tuned using the GPT-2 base model with the aforementioned training data.

Evaluation results: As this model's primary objective is to generate creative ads, traditional evaluation metrics such as accuracy or F1 score are not applicable. However, the model's performance has been informally assessed based on the relevancy and creativity of the generated ads.

Safety and bias considerations: This model shares the same safety and bias considerations as the base GPT-2 model. It may generate content that is offensive or inappropriate. Also, as the model is trained on data from the internet, it may reflect the biases present in those sources.

Users should carefully review the generated ads to ensure they align with their brand's values and guidelines before using them. The model is not intended to replace the role of a human in creating ad copy, but rather to assist and provide inspiration.

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
f9d5368

0 моделей