/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
12,5 млн
Лицензия
MIT
Архитектура
gpt_neox · dense
Опубликована
17 ноя 2022

kogpt-neox-tiny

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Небольшая корейская GPT-NeoX-модель для генерации текста и экспериментов с языковыми моделями.

236скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены24 ноя 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

heegyu разработал небольшую авторегрессионную языковую модель на архитектуре GPT-NeoX как проверку концепции. Модель содержит около 12,5 млн параметров; в README указаны 2 слоя, размер скрытого состояния 512, промежуточный размер 2048, 8 голов внимания и словарь из 8000 токенов. Максимальная длина контекста — 512 токенов.

Модель обучена на корейских текстах: переписках и разговорной речи из наборов AIHub, корейской Википедии, Namuwiki и переписках Национального института корейского языка. Она предназначена для генерации текста на корейском языке и экспериментов с небольшими GPT-моделями. Репозиторий содержит веса PyTorch, лицензия — MIT.

Из-за малого размера модель подходит прежде всего для проверки идей и демонстраций; качество генерации может быть ограниченным. В README приведены финальная обучающая потеря и параметры обучения, но нет результатов независимой оценки.

Сценарии применения

  • генерация короткого текста на корейском языке
  • продолжение корейских фраз и абзацев
  • эксперименты с компактными GPT-моделями
  • демонстрация авторегрессионной генерации текста

Ограничения

Модель очень мала по современным меркам, поэтому качество и связность генерации могут быть ограниченными. Контекст ограничен 512 токенами; независимые результаты оценки в карточке не приведены.

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

PoC를 위해 학습한 작은 GPT 모델

모델 구성

  • GPT-Neo-X, Pytorch
  • 2 Layers, 512 hidden dim, 2048 intermediate, 8 heads, 8000 vocab size
  • 512 max_seq_len
  • 모델 크기: 13M

학습 데이터셋

  • AIHub SNS 대화(747MB)
  • AIHub 구어체(435MB)
  • 한국어 위키(773MB)
  • 나무위키(5.8GB)
  • 국립국어원 메신저 대화(21MB)

학습 환경 및 하이퍼파라미터

  • NVIDIA Tesla T4(16GB VRAM)
  • fp 16, deepspeed stage2
  • 350000 steps, 2일 17시간 소요
  • batch size 32
  • learning rate 5e-5, linear scheduler
  • 최종 train loss: 3.684
  • 학습 코드: https://github.com/HeegyuKim/language-model

{
    "zero_optimization": {
       "stage": 2,
       "offload_optimizer": {
           "device": "cpu",
           "pin_memory": true
       },
       "allgather_partitions": true,
       "allgather_bucket_size": 5e8,
       "reduce_scatter": true,
       "reduce_bucket_size": 5e8,
       "overlap_comm": true,
       "contiguous_gradients": true
    },
    "train_micro_batch_size_per_gpu": "auto",
    "train_batch_size": "auto",
    "steps_per_print": 1000
  }

example

from transformers import pipeline

generator = pipeline('text-generation', model='heegyu/kogpt-neox-tiny')

def generate(prefix: str):
    print(generator(prefix, do_sample=True, top_p=0.6, repetition_penalty=1.4, max_length=128, penalty_alpha=0.6)[0]["generated_text"])

generate("0 : 만약 오늘이 ")
generate("오늘 정부가 발표한 내용에 따르면")
generate("수학이란 학자들의 정의에 따라")
generate("영상 보는데 너무 웃겨 ")

실행 결과

0 : 만약 오늘이 #@이름#가 먼저 자는거면 또 자는건데ㅋ
1 : ㅇㄷㆍ_==
2 : 아까 아침에 일어났어?!!
3 : 아니아니 근데 이따 시간표가 끝날때까지 잤지않게 일주일동안 계속 잠들었엉.. 나도 지금 일어났는데, 너무 늦을듯해. 그러다 다시 일어나서 다행이다
4 : 어차피 2:30분에 출발할것같아요~
5 : 이제 곧 일어낫어요
오늘 정부가 발표한 내용에 따르면, 한참 여부는 "한숨이 살릴 수 있는 게 무엇인가"라는 질문에 대해 말할 것도 없다. 하지만 그건 바로 이러한 문제 때문일 것이다."
실제로 해당 기사에서 나온 바 있다. 실제로 당시 한국에서 이게 사실이 아니라고 밝혔다는 건데도 불구하고 말이다. 기사화되기는 했는데 '한국어'의 경우에도 논란이 있었다. 사실 이 부분만 언급되어있고, 대한민국은 무조건 비난을 하는 것이 아니라 본인의 실수를 저지른다는 것인데 반해 유튜브 채널의 영상에서는 그냥 저런 댓글이 올라오
수학이란 학자들의 정의에 따라 이 교과서에서 교육하는 경우가 많은데, 그 이유는 교수들(실제로 학생들은 공부도 하교할 수 있는 등)을 학교로 삼아 강의실에서 듣기 때문이다.
이 학교의 교사들이 '학교'를 선택한 것은 아니지만 교사가 "학생들의"라는 뜻이다."라고 한다. 하지만 이쪽은 교사와 함께 한 명씩 입학식 전부터 교사의 인생들을 시험해보고 싶다는 의미다. 또한 수학여행에서는 가르칠 수도 있고 수학여행을 갔거나 전공 과목으로 졸업하고 교사는 다른
영상 보는데 너무 웃겨 #@기타#웃기네
0 : ㅋㅌㄱㆍ이별명인듯
1 : ㅠㅜ그렇지뭐? 아빠는 아니고? 왜케 많음... 나도 그럴수가 없어.. 내가 말한건데 ㅎ,, #@이름#씨에스나게놀아주까봐 어제부터 내맘대로해달라햇어 그래서 우리집에서 안쓰럽거든 근데 진짜 많이해서 걱정하지말라고 해줬으면좋

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
GPTNeoXForCausalLM
Ревизия весов
72287da

0 моделей