/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
gpt2 · dense
Опубликована
2 мар 2022

distilgpt2-tiny-conversational

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Небольшая диалоговая модель на базе distilgpt2, дообученная для генерации разговоров между двумя участниками и интеграции с ai-msgbot.

259скачиваний за 30 дней5лайковвеса обновлены3 мая 2023

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

ethzanalytics/distilgpt2-tiny-conversational — диалоговая модель, дообученная на distilgpt2 на распарсенной версии набора Wizard of Wikipedia из ParlAI. Разработчик описывает её как базовую модель для разговоров и чат-ботов, предназначенную для интеграции с ai-msgbot.

Модель генерирует диалог между двумя участниками, обозначенными как person alpha и person beta. Эти маркеры используются для разделения реплик. Архитектура — GPT-2, реализация GPT2LMHeadModel; доступны веса PyTorch и safetensors. Контекст — до 1024 токенов. В README приведено значение loss 2,2461 на оценочной выборке.

Модель рассчитана на простой разговорный сценарий с заданными маркерами участников. Карточка не описывает поддержку конкретных естественных языков или специализированных областей применения. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • создание простого чат-бота
  • генерация диалога между двумя участниками
  • прототипирование разговорного интерфейса на ai-msgbot

Ограничения

Модель генерирует диалоги в формате person alpha/person beta, поэтому для корректного разделения реплик требуется учитывать эти маркеры. Карточка описывает её как базовую диалоговую модель для интеграции с ai-msgbot, а не как универсального ассистента.

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

distilgpt2-tiny-conversational

This model is a fine-tuned version of distilgpt2 on a parsed version of Wizard of Wikipedia. Persona alpha/beta framework designed for use with ai-msgbot. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 2.2461

Model description

  • a basic dialogue model for conversation. It can be used as a chatbot.
  • check out a simple demo here

Intended uses & limitations

  • usage is designed for integrating with this repo: ai-msgbot
  • the main specific information to know is that the model generates whole conversations between two entities, person alpha and person beta. These entity names are used functionally as custom <bos> tokens to extract when one response ends and another begins.

Training and evaluation data

Training procedure

  • deepspeed + huggingface trainer, an example notebook is in ai-msgbot

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 2e-05
  • train_batch_size: 32
  • eval_batch_size: 32
  • seed: 42
  • distributed_type: multi-GPU
  • gradient_accumulation_steps: 4
  • total_train_batch_size: 128
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: cosine
  • lr_scheduler_warmup_ratio: 0.05
  • num_epochs: 30

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
No log1.04182.7793
2.99522.08362.6914
2.76843.012542.6348
2.6854.016722.5938
2.62435.020902.5625
2.58166.025082.5332
2.58167.029262.5098
2.5458.033442.4902
2.50839.037622.4707
2.479310.041802.4551
2.453111.045982.4395
2.426912.050162.4238
2.426913.054342.4102
2.405114.058522.3945
2.377715.062702.3848
2.360316.066882.3711
2.339417.071062.3613
2.320618.075242.3516
2.320619.079422.3398
2.302620.083602.3301
2.282321.087782.3203
2.266922.091962.3105
2.249323.096142.3027
2.233424.0100322.2930
2.233425.0104502.2852
2.219426.0108682.2754
2.201427.0112862.2695
2.186828.0117042.2598
2.17129.0121222.2539
2.159730.0125402.2461

Framework versions

  • Transformers 4.16.1
  • Pytorch 1.10.0+cu111
  • Tokenizers 0.11.0

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
e26403c

0 моделей