/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
gpt2 · dense
Опубликована
29 мая 2022

distilgpt2-lektay2-firstpos

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная на неизвестном наборе данных модель distilgpt2 для генерации и продолжения текста.

275скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены29 мая 2022

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

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

bigmorning/distilgpt2-lektay2-firstpos — дообученная модель генерации текста на базе distilgpt2, опубликованная пользователем bigmorning. Она предназначена для продолжения текста и генерации ответов на основе заданного текстового контекста. Модель использует архитектуру GPT-2 и принимает текст, выдавая текст; длина контекста составляет 1024 токена. Репозиторий содержит веса в формате TensorFlow.

Модель дообучена на неизвестном наборе данных, поэтому её специализацию, языковое покрытие и качество для конкретных сценариев определить нельзя. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • продолжение заданного текста
  • генерация коротких текстовых фрагментов
  • создание текста по текстовой подсказке

Ограничения

Набор данных и целевая специализация не раскрыты, поэтому качество и языковую пригодность для конкретных задач оценить нельзя. 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

distilgpt2-lektay2-firstpos

This model is a fine-tuned version of distilgpt2 on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

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:

  • optimizer: {'name': 'AdamWeightDecay', 'learning_rate': 2e-05, 'decay': 0.0, 'beta_1': 0.9, 'beta_2': 0.999, 'epsilon': 1e-07, 'amsgrad': False, 'weight_decay_rate': 0.01}
  • training_precision: float32

Training results

Framework versions

  • Transformers 4.19.2
  • TensorFlow 2.8.0
  • Datasets 2.2.2
  • Tokenizers 0.12.1

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

В репозитории нет весов в формате PyTorch/safetensors.

Класс архитектуры
GPT2LMHeadModel
Ревизия весов
6c1e22e

0 моделей