/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Архитектура
gpt2 · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
16 ноя 2024

Ссылки

Hugging Face

lte-gpt2

asimokby
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

GPT-2, обученная с нуля на наборе LTE для генерации текста в задачах редактирования знаний.

27скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены6 янв 2025

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

asimokby/lte-gpt2 — языковая модель GPT-2, разработанная пользователем asimokby и обученная с нуля на наборе данных LTE для редактирования знаний. Она предназначена для генерации текста в сценариях, связанных с этим набором данных. Модель использует архитектуру GPT2LMHeadModel и рассчитана на контекст до 1024 токенов; веса доступны в формате safetensors для Transformers.

Карточка не описывает качество, конкретные сценарии редактирования знаний или результаты оценки, поэтому практические возможности за пределами генерации текста по обучающим данным не подтверждены. Условия лицензирования в доступных данных не указаны.

Сценарии применения

  • генерация текста на примерах из набора LTE
  • эксперименты с редактированием знаний в языковых моделях
  • исследование GPT-2, обученной с нуля на данных редактирования знаний

Ограничения

Карточка не приводит оценок качества, подробного описания предназначения или обучения и не уточняет лицензию. Контекст ограничен 1024 токенами.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельI.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

lte-gpt2

This model was trained from scratch on the knowledge editing LTE 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: 2e-05
  • train_batch_size: 16
  • eval_batch_size: 16
  • seed: 42
  • optimizer: Use adamw_torch with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 10

Framework versions

  • Transformers 4.46.2
  • Pytorch 2.5.1+cu121
  • Tokenizers 0.20.3

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
8995051

0 моделей

    Создать бенчмарк