/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
gpt2 · dense
Опубликована
6 авг 2023

vietnamese-gpt2-medium

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Предварительно обученная GPT-2 medium для продолжения и генерации текста на вьетнамском языке.

45скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены9 авг 2023

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 предварительно обученная языковая модель GPT-2 medium для генерации текста на вьетнамском языке, представленная chronopt-research. Модель использует архитектуру GPT2LMHeadModel с 380 млн параметров и обучалась предсказывать следующий токен на текстах без ручной разметки. В качестве обучающих данных использована комбинация вьетнамских новостных корпусов, Wikipedia и набора OSCAR.

Модель предназначена для продолжения вьетнамского текста и генерации фрагментов на его основе. Доступны веса в форматах PyTorch и Flax; максимальный контекст составляет 1024 токена. Лицензия — Apache-2.0. Поскольку это базовая языковая модель, её выводы могут быть фактически неточными и не следует считать ответы проверенными.

Сценарии применения

  • продолжение вьетнамских текстов
  • генерация вьетнамских новостных фрагментов
  • создание черновиков на вьетнамском языке

Ограничения

Контекст ограничен 1024 токенами. Модель обучена на корпусах новостей, Wikipedia и OSCAR, поэтому может воспроизводить их стили и ошибки; фактическую точность генераций необходимо проверять.

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

Vietnamese gpt2-medium

This is a pretrained gpt2-medium for Vietnamese language using casual language modeling (CLM) objective. It was introduced in this paper and first released at this page.

Model Description

GPT-2 (at first) is a transformers model pretrained on a very large corpus of English data in a self-supervised fashion. This means it was pretrained on the raw texts only, with no humans labelling them in any way (which is why it can use lots of publicly available data) with an automatic process to generate inputs and labels from those texts. More precisely, it was trained to guess the next word in sentences.

This is the medium version of GPT-2, with 380M parameters.

You could've found other pretrained version from here: gpt2-base, gpt2-large

Dataset used for pretraining

This is a combination of multiple Vietnamese dataset for pretraining CLMs such as GPT, GPT2, etc.

The dataset consists of:

You can find out the combined version here: duongttr/vi-dataset-for-pretrain

Hyperparamters & Results

We trained the model ~100k steps, with lr=1e-4, bs=1920, optimizer=adamw on TPU-VM-3.8 from TRC Program. The training costs around 2.5 days.

ModelEval LossEval Perplexity
gpt2-base3.93951.35
gpt2-medium2.867617.5948
gpt2-large--

Contacts

Feel free to contact us via: email

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
c3058d0

0 моделей