/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Лицензия
MIT
Архитектура
gpt2 · dense
Базовая модель
gpt2
Опубликована
28 апр 2024

financeLM_outputpath_Named_Entity_Recognition__25_gpt2small

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная на неизвестных данных модель GPT-2 для генерации продолжения текста.

18скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены28 апр 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.

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

financeLMoutputpathNamedEntityRecognition25 — модель GPT-2, дообученная разработчиком Supersaiyan1729 на неизвестном наборе данных. Несмотря на название, README не описывает её назначение или способ распознавания сущностей; метаданные указывают задачу text-generation. Модель принимает текст и генерирует его продолжение, имеет контекстное окно 1024 токена и распространяется в формате safetensors по лицензии MIT.

В README приведено значение loss 1.4197 на наборе оценки, но нет описания данных, методики оценки или предполагаемых сценариев использования. Поэтому качество распознавания финансовых сущностей и пригодность модели для прикладных задач по доступным сведениям оценить нельзя.

Сценарии применения

  • генерация продолжения текста по промпту
  • эксперименты с дообучением GPT-2
  • исследование генерации текста в финансовом контексте

Ограничения

Назначение и обучающие данные описаны недостаточно; значение loss 1.4197 не сопровождается деталями оценки. Финансовое распознавание именованных сущностей README не подтверждает.

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

financeLM_outputpath_Named_Entity_Recognition__25

This model is a fine-tuned version of openai-community/gpt2 on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 1.4197

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: 0.0001
  • train_batch_size: 4
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • gradient_accumulation_steps: 4
  • total_train_batch_size: 16
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • lr_scheduler_warmup_ratio: 0.03
  • num_epochs: 25

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
1.46261.0790.8903
0.55842.01580.8643
0.4753.02370.8847
0.41894.03160.9137
0.36385.03950.9503
0.31656.04741.0050
0.28087.05531.0548
0.2458.06321.1044
0.21399.07111.1267
0.186310.07901.1825
0.16311.08691.2317
0.144412.09481.2644
0.128513.010271.2872
0.114514.011061.3196
0.104715.011851.3310
0.096116.012641.3431
0.088817.013431.3495
0.083218.014221.3685
0.07819.015011.3946
0.074720.015801.3961
0.071621.016591.3997
0.069122.017381.4063
0.067323.018171.4143
0.065324.018961.4201
0.065225.019751.4197

Framework versions

  • Transformers 4.35.0
  • Pytorch 2.1.2+cu121
  • Datasets 2.14.5
  • Tokenizers 0.14.1

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
40646a2

0 моделей