/ Модель

Характеристики

Контекст
524 288 токенов
Параметры
15,8 млн
Архитектура
reformer · dense
Опубликована
2 мар 2022

reformer-crime-and-punishment

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Небольшая языковая модель Reformer, обученная на английском переводе романа «Преступление и наказание» для генерации текста.

42 309скачиваний за 30 дней15лайковвеса обновлены29 фев 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.

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

Модель Google Reformer — языковая модель с архитектурой Reformer и 15,8 млн параметров, дообученная на английском переводе романа Фёдора Достоевского «Преступление и наказание». Она генерирует текст из небольших субсловных единиц и рассчитана на продолжение текста в стиле и тематике обучающего произведения. Для обучения использовалось около 0,5 млн токенов; длина контекста составляет до 524 288 токенов. Модель обучена во Flax, а затем преобразована в формат PyTorch для Hugging Face. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • продолжение отрывков из «Преступления и наказания»
  • генерация текста в стиле английского перевода романа
  • эксперименты с генерацией текста на длинном контексте

Ограничения

Обучающая выборка ограничена примерно 0,5 млн токенов одного романа, поэтому модель подходит главным образом для узкой стилистической генерации и может воспроизводить ограничения этого текста. Лицензия не приведена в доступных данных.

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

Reformer Model trained on "Crime and Punishment"

Crime and Punishment is a novel written by Fyodor Dostoevsky and was translated into English.

Crime and Punishment training data was taken from gs://trax-ml/reformer/crime-and-punishment-2554.txt and contains roughly 0.5M tokens.

The ReformerLM model was trained in flax using colab notebook proposed by authors: https://colab.research.google.com/github/google/trax/blob/master/trax/models/reformer/text_generation.ipynb and the weights were converted to Hugging Face's PyTorch ReformerLM model ReformerModelWithLMHead.

The model is a language model that operates on small sub-word units. Text can be generated as follows:

model = ReformerModelWithLMHead.from_pretrained("google/reformer-crime-and-punishment")
tok = ReformerTokenizer.from_pretrained("google/reformer-crime-and-punishment")
tok.decode(model.generate(tok.encode("A few months later", return_tensors="pt"), do_sample=True,temperature=0.7, max_length=100)[0])

# gives:'A few months later on was more than anything in the flat. 
# “I have already.” “That’s not my notion that he had forgotten him. 
# What does that matter? And why do you mean? It’s only another fellow,” he said as he went out, as though he want'

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
ReformerModelWithLMHead
Ревизия весов
8fcd50a

0 моделей