/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Лицензия
MIT
Архитектура
gpt2 · dense
Базовая модель
gpt2-large
Опубликована
29 ноя 2023

enhanced_turkishReviews-generativeAI

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная на базе GPT-2 Large модель для генерации текста, связанная с турецкими отзывами.

129скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены30 ноя 2023

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

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

TahaCakir/enhanced_turkishReviews-generativeAI — дообученная на неизвестном наборе данных генеративная модель на архитектуре GPT-2 Large, разработанная на основе openai-community/gpt2-large. Она предназначена для генерации текста; название репозитория указывает на связь с турецкими отзывами, однако README не уточняет сценарии применения и состав данных. Модель использует TensorFlow и имеет контекст длиной 1024 токена.

В README приведены потери на обучении и валидации после 9 эпох, но нет описания оценки качества или практических ограничений. Лицензия — MIT.

Сценарии применения

  • генерация текста на тему турецких отзывов
  • создание черновиков отзывов на турецком языке
  • автодополнение текста отзывов

Ограничения

Данные для дообучения неизвестны, а README не приводит подробностей о предполагаемом применении или оценке качества. Контекст ограничен 1024 токенами.

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

enhanced_turkishReviews-generativeAI

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

  • Train Loss: 9.7770
  • Validation Loss: 9.7482
  • Epoch: 9

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:

  • optimizer: {'inner_optimizer': {'module': 'transformers.optimization_tf', 'class_name': 'AdamWeightDecay', 'config': {'name': 'AdamWeightDecay', 'learning_rate': {'module': 'transformers.optimization_tf', 'class_name': 'WarmUp', 'config': {'initial_learning_rate': 5e-07, 'decay_schedule_fn': {'module': 'keras.optimizers.schedules', 'class_name': 'PolynomialDecay', 'config': {'initial_learning_rate': 5e-07, 'decay_steps': -293, 'end_learning_rate': 0.0, 'power': 1.0, 'cycle': False, 'name': None}, 'registered_name': None}, 'warmup_steps': 1000, 'power': 1.0, 'name': None}, 'registered_name': 'WarmUp'}, 'decay': 0.0, 'beta_1': 0.8999999761581421, 'beta_2': 0.9990000128746033, 'epsilon': 1e-08, 'amsgrad': False, 'weight_decay_rate': 0.09}, 'registered_name': 'AdamWeightDecay'}, 'dynamic': True, 'initial_scale': 32768.0, 'dynamic_growth_steps': 2000}
  • training_precision: mixed_float16

Training results

Train LossValidation LossEpoch
10.11129.86540
9.80349.74821
9.77739.74822
9.77749.74823
9.77729.74824
9.77709.74825
9.77709.74826
9.77749.74827
9.77769.74828
9.77709.74829

Framework versions

  • Transformers 4.35.2
  • TensorFlow 2.14.0
  • Datasets 2.15.0
  • Tokenizers 0.15.0

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

В репозитории нет весов в формате PyTorch/safetensors.

Класс архитектуры
GPT2LMHeadModel
Ревизия весов
63dfa11

0 моделей