This model is trained on roughly 20,000 piano music midi files tokenized by the REMI tokenizer.
Try the example in the colab at: https://colab.research.google.com/drive/1PFbAbJxFzQDOFu17fbzHsN1DGf9oOiAz#scrollTo=Kl6wj4OGjWAW
Характеристики
- Контекст
- 2 048 токенов
- Лицензия
- cc
- Архитектура
- gpt2 · dense
- Опубликована
- 30 дек 2023
Ссылки
GPT2Piano
GPT-2-модель для генерации фортепианной музыки в MIDI, обученная на токенизированных последовательностях REMI.
178скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены30 дек 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.
Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
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
Qilex/GPT2Piano — авторегрессионная GPT-2-модель, обученная генерировать последовательности MIDI для фортепианной музыки. Разработчик сообщает, что обучение проводилось примерно на 20 000 фортепианных MIDI-файлов, токенизированных с помощью REMI. Метаданные указывают архитектуру GPT2LMHeadModel, формат PyTorch и контекст длиной 2048 токенов.
Модель предназначена для генерации фортепианных MIDI-последовательностей по текстовым токенам, а также для экспериментов с алгоритмической композицией. Карточка ссылается на пример запуска в Colab. Входом служат токены REMI, выходом — сгенерированная последовательность токенов, которую можно декодировать в MIDI. Лицензия в метаданных обозначена как CC; её конкретные условия здесь не уточнены.
Сценарии применения
- генерация фортепианных MIDI-композиций
- создание музыкальных фрагментов для дальнейшего редактирования
- эксперименты с генерацией музыки на основе REMI-токенов
Ограничения
Карточка не описывает управление генерацией, качество и жанровый охват; обучение указано только для фортепианных MIDI-файлов. Контекст модели составляет 2048 токенов.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
IV.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 641модельII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- GPT2LMHeadModel
- Ревизия весов
- 6737ebd