/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
128 токенов
Архитектура
gpt2 · dense
Базовая модель
hummingbird-base-marathi
Библиотека
transformers
Опубликована
23 сен 2024

Ссылки

Hugging Face

hummingbird-base-marathi-finetuned

Vishwas1
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная модель GPT-2 для генерации текста на маратхи с контекстом до 128 токенов.

38скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены24 сен 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

Vishwas1/hummingbird-base-marathi-finetuned — дообученная на датасете OSCAR модель Vishwas1 на архитектуре GPT-2 для генерации текста на маратхи. Она принимает текстовый контекст длиной до 128 токенов и продолжает его сгенерированным текстом. Модель подходит для экспериментов и приложений, которым нужна генерация текста на маратхи. Репозиторий использует библиотеку Transformers и формат safetensors. Лицензия не указана в доступных данных.

Сценарии применения

  • продолжение текстов на маратхи
  • генерация коротких фрагментов на маратхи
  • создание черновиков текста на маратхи

Ограничения

Контекст ограничен 128 токенами. README не содержит сведений о качестве модели или её оценке.

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 385моделейI.6Универсальные способностиПеревод и языковая адаптацияAI помогает переносить смысл между языками, форматами и культурными контекстами.16 задач16 710моделейII.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

Открыть на Hugging Face

hummingbird-base-marathi-finetuned

This model is a fine-tuned version of Vishwas1/hummingbird-base-marathi on the oscar 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: 5e-05
  • train_batch_size: 8
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 3

Training results

Framework versions

  • Transformers 4.44.2
  • Pytorch 2.4.1+cu121
  • Datasets 3.0.0
  • Tokenizers 0.19.1

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
GPT2LMHeadModel
Ревизия весов
1849403

0 моделей

    Создать бенчмарк