/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Архитектура
gpt2 · dense
Опубликована
7 июн 2024

turkish-gpt2-mini-M0-cleaned-wiki720-10ep

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Небольшая модель GPT-2 для генерации турецкого текста, обученная на очищенных данных Википедии.

26скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены7 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.

  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

eminAydin/turkish-gpt2-mini-M0-cleaned-wiki720-10ep — небольшая авторегрессионная языковая модель семейства GPT-2, представленная в формате Safetensors. По названию репозитория модель обучалась на очищенной выборке турецкой Википедии в течение 10 эпох; README указывает значение loss 4,4235 на оценочной выборке, но не приводит подробностей методики оценки. Модель предназначена для генерации продолжений текста на турецком языке при работе с контекстом до 1024 токенов.

Подходящие сценарии — создание и продолжение турецкого текста, а также эксперименты с языковыми моделями GPT-2. Карточка не сообщает размер модели, лицензию, точную базовую модель или ограничения применения; поле базовой модели в README оставлено пустым. Поэтому условия коммерческого и иного использования по имеющимся данным установить нельзя.

Сценарии применения

  • продолжение текста на турецком языке
  • черновая генерация турецких статей и заметок
  • эксперименты с GPT-2 для турецкого языка

Ограничения

README содержит мало сведений об оценке и ограничениях; указан loss 4,4235, но методика и метрики не описаны. Лицензия и точная базовая модель не приведены в доступных данных.

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

turkish-gpt2-mini-M0-cleaned-wiki720-10ep

This model is a fine-tuned version of on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 4.4235

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 5e-05
  • train_batch_size: 8
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: cosine
  • lr_scheduler_warmup_ratio: 0.03
  • num_epochs: 10
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
6.17441.0720005.2699
4.95042.01440004.8620
4.62893.02160004.6946
4.43814.02880004.5945
4.29655.03600004.5257
4.18026.04320004.4765
4.08267.05040004.4464
4.00248.05760004.4294
3.94449.06480004.4230
3.910810.07200004.4235

Framework versions

  • Transformers 4.39.3
  • Pytorch 2.1.2
  • Datasets 2.18.0
  • Tokenizers 0.15.2

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
3f46e03

0 моделей