/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
gpt2 · dense
Базовая модель
distilgpt2
Опубликована
27 мар 2024

Ссылки

Hugging Face

S1_InstructionGenerator

gjonesQ02
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная на неизвестных данных distilgpt2 для генерации текста с контекстом до 1024 токенов.

18скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены27 мар 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.

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

S1_InstructionGenerator — языковая модель для генерации текста, созданная дообучением distilgpt2. Она предназначена для генерации продолжений текста; по названию можно предположить ориентацию на формулирование инструкций, однако README не подтверждает это назначение и не приводит примеров работы. Модель использует архитектуру GPT-2 и формат весов Safetensors, принимает текст и выдаёт текст. Контекст составляет 1024 токена.

Модель опубликована под лицензией Apache-2.0. В README приведено значение loss 0,0900 на оценочном наборе, но сведения о наборе данных, методике оценки и ограничениях отсутствуют, поэтому качество и специализацию модели по этому показателю оценить нельзя.

Сценарии применения

  • генерация продолжения по текстовой подсказке
  • создание черновиков короткого текста
  • эксперименты с генерацией текста на базе GPT-2

Ограничения

Данные обучения и предназначение модели в README не раскрыты; приведённый loss нельзя интерпретировать без описания оценочного набора и методики. Карточка не подтверждает пригодность для следования инструкциям или конкретных прикладных сценариев.

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.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

S1_InstructionGenerator

This model is a fine-tuned version of distilgpt2 on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.0900

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: 2e-05
  • train_batch_size: 64
  • eval_batch_size: 64
  • seed: 42
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 6

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
No log1.01730.1076
No log2.03460.0987
0.12113.05190.0946
0.12114.06920.0916
0.12115.08650.0905
0.10446.010380.0900

Framework versions

  • Transformers 4.38.2
  • Pytorch 2.2.1+cu121
  • 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
0dbe575

0 моделей

    Создать бенчмарк