/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Архитектура
gpt2 · dense
Опубликована
27 авг 2022

creak-sense

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Модель GPT-2, обученная на CREAK для оценки фактической согласованности предложений и возможного пояснения результата.

515скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены29 авг 2022

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

fractalego/creak-sense — модель на базе GPT-2, обученная разработчиком на наборе CREAK для оценки того, согласуется ли предложение с фактами из этого набора. Модель предназначена для проверки утверждений и может возвращать объяснение к оценке. Для использования автор предлагает библиотеку creak-sense; в репозитории указаны PyTorch и контекст 1024 токена.

Модель подходит для экспериментов с проверкой фактической согласованности коротких предложений в контексте CREAK. Данных о поддерживаемых языках, качестве на других наборах и лицензии в предоставленных источниках нет.

Сценарии применения

  • проверка фактической согласованности короткого предложения
  • классификация утверждений в стиле набора CREAK
  • получение пояснения к оценке утверждения

Ограничения

Обучение на CREAK ограничивает обоснованность применения за пределами задач и данных, близких к этому набору. Лицензия и языковые характеристики в предоставленных источниках не описаны.

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

Testing whether a sentence is consistent with the CREAK dataset

This framework is trained on the CREAK dataset.

Install

pip install creak-sense

Example


from creak_sense import CreakSense

sense = CreakSense("fractalego/creak-sense")

claim = "Bananas can be found in a grocery list"
sense.make_sense(claim)

with output "True".

Example with explanation


from creak_sense import CreakSense

sense = CreakSense("fractalego/creak-sense")

claim = "Bananas can be found in a grocery list"
sense.get_reason(claim)

with output "Bananas are a staple food".

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
4836809

0 моделей