/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
gpt2 · dense

Ссылки

Hugging Face

distilgpt2-finetuned-restaurant-reviews

Zohar
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная на отзывах Yelp модель DistilGPT-2 для генерации текста о ресторанах.

92скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены16 фев 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.

  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

Zohar/distilgpt2-finetuned-restaurant-reviews — языковая модель GPT-2, дообученная на подмножестве набора отзывов о ресторанах Yelp. Она предназначена для генерации текста в ресторанной тематике, например для создания черновиков отзывов или примеров подобных текстов. В README приведено значение loss 3.4668 на оценочной выборке; подробности методики оценки не описаны.

Модель использует архитектуру GPT2LMHeadModel, распространяется в формате PyTorch и имеет контекст до 1024 токенов. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не сообщает о поддерживаемых языках и конкретных ограничениях применения; обучение на англоязычных отзывах Yelp указывает на тематическую специализацию, но само по себе не подтверждает заявленную поддержку языка.

Сценарии применения

  • создание черновиков отзывов о ресторанах
  • генерация примеров ресторанных отзывов
  • автодополнение текста отзыва
  • эксперименты с генерацией отзывов на основе Yelp

Ограничения

Модель дообучена на подмножестве отзывов Yelp, поэтому генерации могут отражать особенности и смещения этих данных. Значение loss приведено без подробностей оценки; качество фактов и пригодность для публикации в карточке не охарактеризованы.

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 938моделейIII.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594моделиIV.1Отраслевые задачиРитейл, электронная коммерция и fashion-techAI помогает управлять ассортиментом, покупательским опытом и эффективностью торговых операций.29 задач5 934модели

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

distilgpt2-finetuned-restaurant-reviews

This model is a fine-tuned version of distilgpt2 on a subset of the Yelp restaurant reviews dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 3.4668

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: 2e-05
  • train_batch_size: 16
  • eval_batch_size: 16
  • seed: 42
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 3.0

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
3.63311.025363.5280
3.56762.050723.4793
3.54383.076083.4668

Framework versions

  • Transformers 4.16.2
  • Pytorch 1.10.2+cu102
  • Datasets 1.18.2
  • Tokenizers 0.11.0

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
1be19e2

0 моделей

    Создать бенчмарк