/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Архитектура
gpt2 · dense

gpt2-small-indonesia-fine-tuning-poem

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

GPT-2 Small, дообученная на индонезийских стихотворениях для генерации поэтического текста на индонезийском языке.

32скачиваний за 30 дней5лайковвеса обновлены10 авг 2021

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

Это модель GPT-2 Small, дообученная разработчиком на индонезийских стихотворениях. Она предназначена для генерации текста в поэтическом стиле: например, пользователь может задать начало строки или стихотворения и получить продолжение на индонезийском языке.

Модель использует архитектуру GPT-2 и принимает текст, выдавая сгенерированный текст. Контекст составляет 1024 токена. Для дообучения использовался набор из 7 358 обучающих и 1 890 проверочных примеров; после 10 эпох указана perplexity 33,20 на наборе индонезийской поэзии. Доступны веса в формате PyTorch. Условия лицензии в предоставленных данных не описаны.

Сценарии применения

  • создание стихотворений на индонезийском языке
  • продолжение начатого индонезийского стихотворения
  • генерация поэтических строк по текстовой затравке

Ограничения

Модель обучалась на ограниченном наборе индонезийских стихотворений, поэтому может хуже справляться с другими жанрами и языками. Для неё указана perplexity 33,20 на проверочном наборе; лицензия в предоставленных данных не описана.

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

Indonesian GPT-2 finetuned on Indonesian poems

This is the Indonesian gpt2-small model fine-tuned to Indonesian poems. The dataset can be found in here All training was done on Google Colab Jupyter Notebook (soon).

The dataset is splitted into two subset with details belows:

splitcount (examples)percentage
train7,35880%
validation1,89020%

Evaluation results

The model evaluation results after 10 epochs are as follows:

datasettrain/losseval/losseval perplexity
id puisi3.3247003.50266533.20

The logs can be found in wandb page here or tensorboard here

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
3985797

0 моделей