/ Модель

Характеристики

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

gpt2-bengali

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

GPT-2, предварительно обученная на бенгальском корпусе mC4 для генерации продолжений текста на бенгальском языке.

1 105скачиваний за 30 дней6лайковвеса обновлены27 авг 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

flax-community/gpt2-bengali — языковая модель GPT-2, созданная сообществом Hugging Face в рамках мероприятия JAX/Flax. Это плотный авторегрессионный трансформер GPT2LMHeadModel, предварительно обученный на бенгальской части корпуса mC4; конфигурация соответствует GPT-2. Модель предназначена для генерации продолжения текста на бенгальском языке, включая экспериментальные сценарии с текстами песен.

Модель принимает текст и генерирует текст. Контекстное окно составляет 1024 токена. Репозиторий предоставляет веса во Flax и PyTorch, включая формат safetensors. Лицензия — MIT. README также упоминает отдельную дообученную версию на бенгальских текстах песен, но это не устанавливает, что текущий чекпойнт является именно этой версией.

Сценарии применения

  • генерация продолжения бенгальского текста
  • создание черновиков на бенгальском языке
  • эксперименты с языковым моделированием для бенгальского
  • генерация бенгальских текстов песен после адаптации модели

Ограничения

Контекстное окно ограничено 1024 токенами; модель обучена на бенгальском корпусе, поэтому качество для других языков не установлено. README не приводит оценок качества.

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

Bengali GPT-2

Bengali GPT-2 demo. Part of the Huggingface JAX/Flax event. Also features a finetuned model on bengali song lyrics.

Model Description

OpenAI GPT-2 model was proposed in Language Models are Unsupervised Multitask Learners paper .Original GPT2 model was a causal (unidirectional) transformer pretrained using language modeling on a very large corpus of ~40 GB of text data. This model has same configuration but has been pretrained on bengali corpus of mC4(multilingual C4) dataset. The code for training the model has all been open-sourced here.

Training Details

Overall Result:

Eval loss : 1.45, Eval Perplexity : 3.141

Data: mC4-bn

Train Steps: 250k steps

link 🤗 flax-community/gpt2-bengali

Demo : https://huggingface.co/spaces/flax-community/Gpt2-bengali

Usage

For using the model there are multiple options available. For example using the pipeline directly we can try to generate sentences.

from transformers import pipeline

gpt2_bengali = pipeline('text-generation',model="flax-community/gpt2-bengali", tokenizer='flax-community/gpt2-bengali')

Similarly for using the finetuned model on bangla songs we can use following.

from transformers import pipeline

singer = pipeline('text-generation',model="khalidsaifullaah/bengali-lyricist-gpt2", tokenizer='khalidsaifullaah/bengali-lyricist-gpt2')

For using on other tasks the model needs to be fine-tuned on custom datasets. Details can be found in huggingface documentation

Contributors

  • Khalid Saifullah
  • Tasmiah Tahsin Mayeesha
  • Ritobrata Ghosh
  • Ibrahim Musa
  • M Saiful Bari

BibTeX entry and citation info

@misc {flax_community_2023, author = { {Flax Community} }, title = { gpt2-bengali (Revision cb8fff6) }, year = 2023, url = { https://huggingface.co/flax-community/gpt2-bengali }, doi = { 10.57967/hf/0938 }, publisher = { Hugging Face } }

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
18336d7

0 моделей