/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Лицензия
MIT
Архитектура
gpt2 · dense

gpt2-viwiki

Языковая модель3 профессии

GPT-2, дообученная на статьях вьетнамской Википедии для продолжения и генерации текста на вьетнамском языке.

70скачиваний за 30 дней5лайковвеса обновлены8 авг 2021

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

danghuy1999/gpt2-viwiki — языковая модель GPT-2, дообученная на статьях из раздела Latest pages в вьетнамской Википедии. Она предназначена для генерации текста на вьетнамском языке и продолжения текстов в стиле энциклопедических статей. Модель основана на архитектуре GPT2DoubleHeadsModel, принимает текст и выдаёт текст; длина контекста — 1024 токена.

В карточке указана лицензия MIT. Обучение на статьях Википедии делает модель подходящей для экспериментов и черновой генерации энциклопедического текста на вьетнамском языке; фактическая точность сгенерированных сведений не гарантируется.

Сценарии применения

  • продолжение энциклопедического текста на вьетнамском языке
  • черновая генерация статей на вьетнамском языке
  • эксперименты с генерацией текста на вьетнамском языке

Ограничения

Контекст ограничен 1024 токенами; модель обучалась на статьях Википедии, поэтому возможны неточности и воспроизведение перекосов источника.

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

GPT-2 Fine-tuning in Vietnamese Wikipedia

Model description

This is a Vietnamese GPT-2 model which is finetuned on the Latest pages articles of Vietnamese Wikipedia.

Dataset

The dataset is about 800MB, includes many articles from Wikipedia.

How to use

You can use this model to:

  • Tokenize Vietnamese sentences with GPT2Tokenizer.
  • Generate text seems like a Wikipedia article.
  • Finetune it to other downstream tasks.

Here is how to use the model to generate text in Pytorch:

import torch
from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel

tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('danghuy1999/gpt2-viwiki')
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('danghuy1999/gpt2-viwiki').to('cuda')

text = "Albert Einstein là nhà vật lý học tạo ra thuyết lượng tử"
input_ids = tokenizer.encode(text, return_tensors='pt').to('cuda')
max_length = 100

sample_outputs = model.generate(input_ids,pad_token_id=tokenizer.eos_token_id,
                                   do_sample=True,
                                   max_length=max_length,
                                   min_length=max_length,
                                   top_k=40,
                                   num_beams=5,
                                   early_stopping=True,
                                   no_repeat_ngram_size=2,
                                   num_return_sequences=3)

for i, sample_output in enumerate(sample_outputs):
    print(">> Generated text {}\n\n{}".format(i+1, tokenizer.decode(sample_output.tolist())))
    print('\n---')

And the results are:

>> Generated text 1

Albert Einstein là nhà vật lý học tạo ra thuyết lượng tử.

Mặc dù thuyết tương đối tổng quát không được áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau, nhưng các nhà lý thuyết đã đưa ra khái niệm rộng hơn về tính chất của vật chất. Một trong những nghiên cứu của Albert Einstein về sự tồn tại của hệ quy chiếu quán tính, ông đã đề xuất rằng một lực hấp dẫn có thể có khối lượng bằng năng lượng của nó. Tuy nhiên, những người cho rằng

---
>> Generated text 2

Albert Einstein là nhà vật lý học tạo ra thuyết lượng tử. Tuy nhiên, thuyết tương đối hẹp không phải là lý thuyết của Einstein.

Cho đến tận cuối thế kỷ 19, Albert Einstein đã chứng minh được sự tồn tại của lực hấp dẫn trong một số trường hợp đặc biệt. Năm 1915, ông đưa ra khái niệm "khối lượng" để miêu tả chuyển động lượng của một hạt bằng khối lượng nghỉ của nó. Ông cho rằng năng lượng "m" là một thành phần của

---
>> Generated text 3

Albert Einstein là nhà vật lý học tạo ra thuyết lượng tử. Tuy nhiên, thuyết tương đối hẹp không được chấp nhận rộng rãi bởi các nhà lý thuyết.

Một trong những nghiên cứu của Einstein về tính chất của lực hấp dẫn là vào năm 1905, ông đã đưa ra một khái niệm về lực học. Ông đã phát biểu rằng nếu một hạt mang điện tích dương, nó có thể chuyển đổi năng lượng của nó thành các hạt khác. Năm 1915, Arthur Eddington phát minh ra

---

You can do the same with Tensorflow by using the model TFGPT2Tokenizer instead.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

У модели не указана задача.

Класс архитектуры
GPT2DoubleHeadsModel
Ревизия весов
c1e1934

0 моделей