/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Лицензия
MIT
Архитектура
gpt2 · dense
Опубликована
20 дек 2022

indic-gpt

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная GPT-2 для генерации текста на девяти индийских языках.

32скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены22 дек 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.

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

indic-gpt — дообученная модель GPT-2 от автора aashay96, обученная на данных на нескольких индийских языках: ассамском, бенгальском, гуджарати, каннада, малаялам, телугу, тамильском, одия и панджаби. Она предназначена для генерации текста на этих языках и может использоваться для создания продолжений и черновиков текста. Модель построена на архитектуре GPT-2, распространяется в формате PyTorch и имеет контекстное окно 1024 токена.

В карточке приведено значение loss 1,9482 на оценочном наборе, но сведения о наборе и методике оценки ограничены. Модель распространяется по лицензии MIT. Карточка не описывает специальные ограничения применения или гарантии качества.

Сценарии применения

  • генерация текста на бенгальском языке
  • продолжение текста на тамильском языке
  • создание черновиков на телугу
  • генерация текста на панджаби
  • автодополнение текста на ассамском языке

Ограничения

Карточка содержит мало сведений о назначении, оценочном наборе и качестве модели; приведён только результат loss 1,9482. 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

indic-gpt

This model is a fine-tuned version of gpt2 on an Indian Language(https://ai4bharat.iitm.ac.in/corpora) dataset. Sample Dataset is present on https://huggingface.co/datasets/aashay96/indic-gpt. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 1.9482

Model description

Model is trained on multiple Indian Languages - Assamese, bengali, gujarati, Kannada, Malayalam,telugu, tamil, odhiya and punjabi.

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

TBD - Evaluation on indic_glue

Training procedure

Check the notebook!

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 0.0005
  • train_batch_size: 128
  • eval_batch_size: 128
  • seed: 42
  • gradient_accumulation_steps: 8
  • total_train_batch_size: 1024
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: cosine
  • lr_scheduler_warmup_steps: 100
  • num_epochs: 1
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
3.36530.35002.2985
2.20790.6110002.0401
2.03960.9115001.9482

Framework versions

  • Transformers 4.25.1
  • Pytorch 1.13.0+cu116
  • Datasets 2.8.0
  • Tokenizers 0.13.2

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
87a2233

0 моделей