/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Лицензия
GPL 3.0
Архитектура
gpt2 · dense
Опубликована
2 мар 2022

gpt2-base-chinese

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Базовая GPT-2 модель CKIP для авторегрессионной генерации текста на традиционном китайском языке.

1 708скачиваний за 30 дней31лайквеса обновлены10 мая 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

CKIP GPT2 Base Chinese — базовая авторегрессионная языковая модель на архитектуре GPT-2, опубликованная Mu Yang из CKIP. Она предназначена для генерации текста на традиционном китайском языке и может служить основой для продолжения обучения и прикладных NLP-сценариев. Модель использует плотную архитектуру GPT2LMHeadModel, рассчитана на контекст до 1024 токенов и доступна в форматах PyTorch и Flax. Для токенизации автор рекомендует BertTokenizerFast вместо AutoTokenizer. Лицензия репозитория — GPL-3.0.

Карточка описывает набор традиционно-китайских моделей и инструментов CKIP, включая сегментацию слов, разметку частей речи и распознавание именованных сущностей, однако не утверждает, что данный GPT-2 непосредственно выполняет эти задачи. Поэтому основное назначение этой модели — генерация текста; сведений о специальных ограничениях применения или качестве для конкретных сценариев карточка не приводит.

Сценарии применения

  • генерация продолжения текста на традиционном китайском
  • создание черновиков китайского текста
  • эксперименты с китайским языковым моделированием
  • дообучение модели для специализированной генерации текста

Ограничения

Рекомендуется использовать BertTokenizerFast вместо AutoTokenizer. Карточка не приводит оценок качества или подтверждения пригодности модели для сегментации слов, POS-разметки либо распознавания сущностей.

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

CKIP GPT2 Base Chinese

This project provides traditional Chinese transformers models (including ALBERT, BERT, GPT2) and NLP tools (including word segmentation, part-of-speech tagging, named entity recognition).

這個專案提供了繁體中文的 transformers 模型(包含 ALBERT、BERT、GPT2)及自然語言處理工具(包含斷詞、詞性標記、實體辨識)。

Homepage

Contributers

Usage

Please use BertTokenizerFast as tokenizer instead of AutoTokenizer.

請使用 BertTokenizerFast 而非 AutoTokenizer。

from transformers import (
  BertTokenizerFast,
  AutoModel,
)

tokenizer = BertTokenizerFast.from_pretrained('bert-base-chinese')
model = AutoModel.from_pretrained('ckiplab/gpt2-base-chinese')

For full usage and more information, please refer to https://github.com/ckiplab/ckip-transformers.

有關完整使用方法及其他資訊,請參見 https://github.com/ckiplab/ckip-transformers 。

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
5b35975

0 моделей