Характеристики

Контекст: 2 048 токенов
Параметры: 1,5 млрд
Архитектура: gpt_neo · dense
Опубликована: 2 мар 2022

Ссылки

Hugging Face

gpt-neo-1.3B-vietnamese-news

VietAI

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Модель GPT-Neo на 1,5 млрд параметров для генерации текста на вьетнамском языке в новостном контексте.

682скачиваний за 30 дней30лайковвеса обновлены7 авг 2022

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.

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

VietAI/gpt-neo-1.3B-vietnamese-news — языковая модель семейства GPT-Neo, опубликованная VietAI. Модель содержит 1,5 млрд параметров и предназначена для генерации текста; README указывает на связь с новостями на вьетнамском языке.

Модель использует архитектуру GPTNeoForCausalLM, распространяется в формате PyTorch и имеет контекст длиной 2048 токенов. Карточка не описывает конкретные сценарии применения, детали обучения или результаты оценки. Условия лицензии в предоставленных данных не указаны.

Сценарии применения

генерация текста на вьетнамском языке
продолжение вьетнамских новостных текстов
создание черновиков новостных материалов

Ограничения

README не содержит описания обучения, оценки качества или рекомендуемых сценариев; лицензия в предоставленных данных не указана. Контекст модели ограничен 2048 токенами.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

IV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделей I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

GPT-Neo 1.3B on Vietnamese News

Details will be available soon.

For more information, please contact anhduongng.1001@gmail.com (Dương) / imthanhlv@gmail.com (Thành) / nguyenvulebinh@gmail.com (Bình).

How to use

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("VietAI/gpt-neo-1.3B-vietnamese-news")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("VietAI/gpt-neo-1.3B-vietnamese-news", low_cpu_mem_usage=True)

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") 
model.to(device)

prompt = "Tiềm năng của trí tuệ nhân tạo" # your input sentence
input_ids = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")['input_ids'].to(device)

gen_tokens = model.generate(
        input_ids,
        max_length=max_length,
        do_sample=True,
        temperature=0.9,
        top_k=20,
    )

gen_text = tokenizer.batch_decode(gen_tokens)[0]
print(gen_text)

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: GPTNeoForCausalLM
Ревизия весов: 1be2f0c