/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Лицензия
MIT
Архитектура
gpt2 · dense
Опубликована
4 сен 2026

thai-qa-lab-model

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Thai GPT-2, дообученная на 3 000 тайских пар вопросов и ответов о животных для генерации ответов в узком тематическом сценарии.

214скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены4 сен 2026

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

Thai GPT-2 Fine-Tuned (Animals Q&A) — генеративная языковая модель на архитектуре GPT-2, дообученная пользователем dolvolo для вопросов и ответов на тайском языке. По данным карточки, обучение проводилось на наборе из 3 000 пар, посвящённых животным; в метаданных также указан тег disease_3000. Модель предназначена для генерации ответов и продолжения текста в узком тематическом сценарии вопросов о животных.

Модель поддерживает тайский язык и имеет контекст длиной до 1 024 токенов. Она может использоваться для простых чат-ботов, учебных демонстраций и экспериментов с тайским вопросно-ответным диалогом. Разработчик и автор дообучения — dolvolo; базовая модель указана как Thai GPT-2. Лицензия — MIT.

Основное ограничение — небольшой и специализированный обучающий набор, поэтому модель может плохо обобщать запросы, выдавать фактически неверные или шаблонные ответы и не подходит для ответственных решений. В карточке отсутствуют результаты оценки, подробности архитектуры, параметры обучения и рекомендации по безопасному применению.

Сценарии применения

  • ответы на простые вопросы о животных на тайском языке
  • создание учебного тайского чат-бота о животных
  • эксперименты с генерацией тайского текста
  • демонстрация дообучения GPT-2 на небольшом датасете

Ограничения

Модель обучалась на небольшом специализированном наборе данных, поэтому может плохо обобщать запросы и генерировать неточные или шаблонные ответы. Результаты оценки и подробные сведения о процессе обучения в карточке отсутствуют.

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

Model Card for Model ID

Model Details

Model Description

โมเดล Thai GPT-2 ที่ได้รับการ Fine-tune โดยนักศึกษา (dolvolo) สำหรับงานถาม-ตอบภาษาไทยจากชุดข้อมูลเกี่ยวกับสัตว์ที่ชื่นชอบ 3,000 คู่

  • Developed by: [More Information Needed]
  • Funded by [optional]: [More Information Needed]
  • Shared by [optional]: [More Information Needed]
  • Model type: [More Information Needed]
  • Language(s) (NLP): th
  • License: mit
  • Finetuned from model [optional]: [More Information Needed]

Model Sources [optional]

  • Repository: [More Information Needed]
  • Paper [optional]: [More Information Needed]
  • Demo [optional]: [More Information Needed]

Uses

Direct Use

[More Information Needed]

Downstream Use [optional]

[More Information Needed]

Out-of-Scope Use

[More Information Needed]

Bias, Risks, and Limitations

[More Information Needed]

Recommendations

Users (both direct and downstream) should be made aware of the risks, biases and limitations of the model. More information needed for further recommendations.

How to Get Started with the Model

Use the code below to get started with the model.

[More Information Needed]

Training Details

Training Data

[More Information Needed]

Training Procedure

Preprocessing [optional]

[More Information Needed]

Training Hyperparameters

  • Training regime: [More Information Needed]

Speeds, Sizes, Times [optional]

[More Information Needed]

Evaluation

Testing Data, Factors & Metrics

Testing Data

[More Information Needed]

Factors

[More Information Needed]

Metrics

[More Information Needed]

Results

[More Information Needed]

Summary

Model Examination [optional]

[More Information Needed]

Environmental Impact

Carbon emissions can be estimated using the Machine Learning Impact calculator presented in Lacoste et al. (2019).

  • Hardware Type: [More Information Needed]
  • Hours used: [More Information Needed]
  • Cloud Provider: [More Information Needed]
  • Compute Region: [More Information Needed]
  • Carbon Emitted: [More Information Needed]

Technical Specifications [optional]

Model Architecture and Objective

[More Information Needed]

Compute Infrastructure

[More Information Needed]

Hardware

[More Information Needed]

Software

[More Information Needed]

Citation [optional]

BibTeX:

[More Information Needed]

APA:

[More Information Needed]

Glossary [optional]

[More Information Needed]

More Information [optional]

[More Information Needed]

Model Card Authors [optional]

[More Information Needed]

Model Card Contact

[More Information Needed]

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
c59229c

0 моделей