/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Лицензия
MIT
Архитектура
gpt2 · dense
Опубликована
23 апр 2024

gpt-tinystories-vi-subset

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

GPT-2 для генерации коротких историй на вьетнамском языке.

347скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены30 мая 2024

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

clfegg разработал модель на архитектуре GPT-2 для генерации коротких историй на вьетнамском языке. Она обучена на датасете TinyStories и подходит для создания коротких сюжетных текстов. Модель принимает текст и генерирует текст; контекст составляет 1024 токена. Репозиторий содержит веса PyTorch, лицензия — MIT.

Сценарии применения

  • написание коротких историй на вьетнамском языке
  • продолжение короткого сюжетного текста на вьетнамском языке
  • создание примеров повествовательного текста для детских рассказов

Ограничения

Модель предназначена для коротких историй на вьетнамском языке; качество на других жанрах и языках не описано. 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

A GPT-2 model designed to create short stories in Vietnamese.

Example Usage

# Use a pipeline as a high-level helper
from transformers import pipeline

pipe = pipeline("text-generation", model="clfegg/gpt-tinystories-vi-subset")
pipe("một buổi sáng, tôi",max_new_tokens=250)
def stories_generate(input):
  response=pipe(input,max_new_tokens=128)[0]['generated_text']
  text = response.split("<")[0]
  text = text.replace("_", " ")
  return text
print(stories_generate("một ngày nọ"))
# [{'generated_text': 'một ngày nọ, một cô bé tên Lily đi dạo. Cô bé nhìn thấy một cái cây lớn với rất nhiều lá. Lily muốn leo lên cây nhưng cô bé quá nhỏ. Lily nhờ mẹ giúp đỡ. Mẹ cô nói, " " Đừng lo, Lily. Chúng ta có thể trèo lên cây. " " Lily trèo lên cây và trèo lên cây. Cô trèo lên cây và trèo lên cây. Khi cô leo lên đến đỉnh, cô thấy một con chim nhỏ. Con chim nói, " " Cảm ơn, Lily! " " Lily mỉm cười và nói, " " Cảm ơn mẹ! " " Họ trở thành những người bạn tốt và chơi cùng nhau mỗi ngày. "}] 

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
ee05ba5

0 моделей