/ Модель

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Параметры
138 млн
Лицензия
MIT
Архитектура
gpt_neo · dense
Базовая модель
gpt-neo-125M
Библиотека
transformers
Опубликована
3 дек 2024

my_awesome_glue_gpt-model

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная на неизвестных данных модель GPT-Neo для генерации и продолжения текста.

168скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены3 дек 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

my_awesome_glue_gpt-model — дообученная модель для генерации текста на основе EleutherAI/gpt-neo-125M. Она использует плотную архитектуру GPT-Neo с 137,7 млн параметров и принимает текст, продолжая его в виде текста. Контекст модели составляет до 2048 токенов. Модель разработана владельцем репозитория gwendolyn122 и выпущена под лицензией MIT.

В карточке указана оценка loss 3,0113 на наборе для оценки, но назначение дообучения, обучающие данные и подробные результаты не описаны. Поэтому пригодность модели для конкретных тем и сценариев неясна; качество следует проверять на целевых примерах.

Сценарии применения

  • генерация продолжения текстового фрагмента
  • создание черновиков текста
  • экспериментальная проверка генерации текста на GPT-Neo

Ограничения

Обучающий датасет и целевое назначение дообучения не описаны, поэтому качество для конкретных задач не установлено. Контекст ограничен 2048 токенами.

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

my_awesome_glue_gpt-model

This model is a fine-tuned version of EleutherAI/gpt-neo-125M on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 3.0113

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: 8
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • optimizer: Use adamw_torch with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 3.0

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
No log1.01793.0724
No log2.03583.0202
2.94583.05373.0113

Framework versions

  • Transformers 4.46.2
  • Pytorch 2.5.1+cu121
  • Datasets 3.1.0
  • Tokenizers 0.20.3

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
GPTNeoForCausalLM
Ревизия весов
33a6103

0 моделей