/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Архитектура
gpt2 · dense
Опубликована
28 июн 2022

simctg_one_billion_word

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

GPT-2-модель Cambridge Language Technology Lab для генерации английского текста с применением SimCTG и контрастивного поиска.

186скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены28 июн 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

cambridgeltl/simctg_one_billion_word — авторегрессионная языковая модель GPT-2, разработанная Language Technology Lab Кембриджского университета с применением метода SimCTG. Модель предназначена для генерации английского текста на основе заданного префикса и обучена на корпусе One Billion Word Benchmark.

SimCTG калибрует пространство представлений модели контрастивным обучением, а контрастивный поиск помогает уменьшать повторы и сохранять связность генерируемого текста. Модель поддерживает текстовую модальность, относится к задаче text-generation и работает с контекстом до 1024 токенов.

Модель подходит для автодополнения, открытой генерации текста и исследовательских экспериментов с языковым моделированием и стратегиями декодирования. Она не является диалоговой или инструкционной моделью, поэтому качество ответов на команды и фактическая точность не гарантируются.

Сценарии применения

  • автодополнение английских текстов
  • открытая генерация продолжений по префиксу
  • эксперименты с контрастивным поиском
  • исследование повторов и связности в генерации текста
  • оценка языковых моделей на корпусе One Billion Word

Ограничения

Контекст ограничен 1024 токенами. Модель обучена для продолжения текста и не оптимизирована для следования инструкциям, диалога или гарантированно достоверных ответов.

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

Автор не опубликовал карточку модели.

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
05fcac0

0 моделей