Model Overview
- Model Name: DistilGPT2-TinyStories
- Base Model: DistilGPT2 (82M)
- Fine-tuning Dataset: TinyStories
- Task: Text generation focused on short, simple stories for children
Характеристики
- Контекст
- 1 024 токена
- Лицензия
- MIT
- Архитектура
- gpt2 · dense
- Опубликована
- 25 июн 2024
Ссылки
DistilGPT2-TinyStories
Дообученная на TinyStories модель GPT-2 для генерации коротких простых детских историй.
142скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены27 июн 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.
Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
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
DistilGPT2-TinyStories — языковая модель на архитектуре GPT-2, созданная дообучением DistilGPT2 на наборе TinyStories. Она предназначена для генерации коротких простых историй для детей и может использоваться для создания сюжетных заготовок и упражнений на творческое письмо. Модель работает с текстом, имеет контекстное окно 1024 токена и распространяется в формате safetensors по лицензии MIT. Размер базовой модели DistilGPT2 — 82 млн параметров.
Сценарии применения
- генерация коротких историй для детей
- создание простых сюжетных заготовок
- подготовка упражнений на творческое письмо
- продолжение детского рассказа по началу
Ограничения
Модель ориентирована на короткие простые истории, поэтому её ответы могут быть ограниченными по сложности и длине. Контекстное окно составляет 1024 токена.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
IV.5Отраслевые задачиОбразование и развитие навыковAI помогает персонализировать обучение и снижать административную нагрузку на преподавателей.34 задачи6 641модельIV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделейI.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- GPT2LMHeadModel
- Ревизия весов
- 0ad7ff1