/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Лицензия
MIT
Архитектура
gpt2 · dense
Базовая модель
gpt2
Опубликована
27 окт 2023

Ссылки

Hugging Face

hindi_gpt2

gagan0116
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Донастроенная версия GPT-2 для генерации текста, предположительно на хинди.

162скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены2 ноя 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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

gagan0116/hindi_gpt2 — авторская донастройка GPT-2, опубликованная на Hugging Face и представленная в формате PyTorch. Модель предназначена для генерации текста; в карточке приведено значение loss 2,1438 на наборе оценки, но сведения о наборе данных и методике оценки отсутствуют.

Модель использует архитектуру GPT2LMHeadModel с контекстом до 1024 токенов. По названию репозитория она ориентирована на хинди, однако README не описывает языковые возможности и тренировочные данные. Модель выпущена под лицензией MIT. Информации о специальных сценариях применения и проверках качества нет.

Сценарии применения

  • генерация текста на хинди
  • продолжение фрагмента текста на хинди
  • создание прототипа генератора текста на GPT-2

Ограничения

Данные обучения обозначены в README как None, поэтому происхождение обучающей выборки и языковой охват не подтверждены. Приведённый loss не сопровождается описанием набора оценки или методики, а качество генераций и безопасность отдельно не охарактеризованы.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

hindi_gpt2

This model is a fine-tuned version of gpt2 on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 2.1438

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: 0.0005
  • train_batch_size: 32
  • eval_batch_size: 32
  • seed: 42
  • 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_steps: 300
  • num_epochs: 5

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
5.04181.213003.2793
2.61432.426002.3213
2.17563.639002.1777
2.04754.8412002.1438

Framework versions

  • Transformers 4.34.1
  • Pytorch 2.1.0+cu118
  • Datasets 2.14.6
  • Tokenizers 0.14.1

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
f2715db

0 моделей

    Создать бенчмарк