/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
gpt2 · dense
Базовая модель
distilgpt2
Опубликована
16 фев 2024

Ссылки

Hugging Face

GPT2_FT_By_NT_RAND_v11

RickMartel
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная на базе distilgpt2 языковая модель для генерации текста по текстовому запросу.

16скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены16 фев 2024

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

GPT2FTByNTRANDv11 — дообученная модель генерации текста на архитектуре GPT-2, созданная на основе distilbert/distilgpt2. Карточка сообщает, что модель дообучена на наборе данных, обозначенном как None, но не раскрывает его состав и цель обучения.

Модель предназначена для генерации текста по текстовому запросу. Контекст составляет до 1024 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сведения о качестве, специальных сценариях применения и оценке модели отсутствуют. Поэтому результаты генерации следует проверять, а применимость модели к конкретным задачам — оценивать отдельно.

Сценарии применения

  • генерация продолжения текста
  • создание черновиков по короткой подсказке
  • эксперименты с дообучением GPT-2
  • прототипирование генерации текста

Ограничения

Карточка не описывает обучающий набор данных, целевую область, качество или результаты оценки модели. Практическая применимость и надежность ответов не установлены.

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 385моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейII.1Разработка и данныеАнализ требований и архитектура ПОAI помогает переводить потребности бизнеса в непротиворечивые требования и технические решения.20 задач18 191модель

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

GPT2_FT_By_NT_RAND_v11

This model is a fine-tuned version of distilgpt2 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: 0.0005
  • train_batch_size: 32
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: cosine
  • num_epochs: 5
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Framework versions

  • Transformers 4.35.2
  • Pytorch 2.1.0+cu121
  • Datasets 2.17.0
  • Tokenizers 0.15.2

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
205f484

0 моделей

    Создать бенчмарк