/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Архитектура
gpt2 · dense

bitcoin

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

GPT-2, дообученная на твитах @bitcoin для генерации коротких сообщений в похожем стиле.

28скачиваний за 30 дней5лайковвеса обновлены21 мая 2021

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

huggingtweets/bitcoin — модель генерации текста на базе GPT-2, созданная Борисом Даймой с помощью проекта huggingtweets. Она обучена на публикациях аккаунта @bitcoin и предназначена для генерации текста, стилизованного под его твиты, например для демонстрационного бота или экспериментов с генерацией коротких сообщений. Модель использует архитектуру GPT2LMHeadModel, доступна в форматах PyTorch и Flax и рассчитана на контекст до 1024 токенов.

В карточке не указана лицензия, поэтому условия использования определить нельзя. Качество и содержание генераций зависят от обучающих публикаций; сохраняются ограничения и предвзятость GPT-2.

Сценарии применения

  • генерация твитов в стиле аккаунта @bitcoin
  • создание демонстрационного чат-бота для генерации текста
  • эксперименты с продолжением коротких англоязычных сообщений

Ограничения

Модель наследует ограничения и предвзятость GPT-2; содержание исходных твитов также влияет на генерации. Условия лицензии в предоставленных данных не описаны.

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

I was made with huggingtweets.

Create your own bot based on your favorite user with the demo!

How does it work?

The model uses the following pipeline.

pipeline

To understand how the model was developed, check the W&B report.

Training data

The model was trained on @bitcoin's tweets.

Explore the data, which is tracked with W&B artifacts at every step of the pipeline.

Training procedure

The model is based on a pre-trained GPT-2 which is fine-tuned on @bitcoin's tweets.

Hyperparameters and metrics are recorded in the W&B training run for full transparency and reproducibility.

At the end of training, the final model is logged and versioned.

Intended uses & limitations

How to use

You can use this model directly with a pipeline for text generation:

Limitations and bias

The model suffers from the same limitations and bias as GPT-2.

In addition, the data present in the user's tweets further affects the text generated by the model.

About

Built by Boris Dayma

Follow

GitHub stars

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
ef6f3c4

0 моделей