/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Архитектура
gpt2 · dense
Опубликована
2 мар 2022

onlinepete-superpiss

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная на англоязычных твитах GPT-2 для генерации коротких текстов в стиле авторов обучающей выборки.

58скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены18 апр 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

huggingtweets/onlinepete-superpiss — генеративная языковая модель на архитектуре GPT-2, созданная Борисом Даймой с помощью проекта HuggingTweets. Она дообучена на твитах пользователей im pete online и xbox 720 и предназначена для генерации коротких текстов в похожем стиле, например продолжения заданной фразы или создания вариантов публикации. Модель принимает текст и выдаёт текст; базовый GPT-2 рассчитан на контекст до 1024 токенов.

Обучающая выборка включала 3190 твитов im pete online и 201 твит xbox 720. Модель ориентирована на английский язык и может воспроизводить особенности, смещения и содержание исходных публикаций. Карточка не сообщает лицензию, поэтому условия использования по ней определить нельзя.

Сценарии применения

  • генерация твитов в похожем стиле
  • продолжение короткой фразы на английском
  • создание вариантов короткой публикации
  • эксперименты с генерацией текста на основе пользовательских твитов

Ограничения

Модель наследует ограничения и смещения GPT-2, а также особенности и возможные смещения твитов, на которых она обучалась. Контекст ограничен 1024 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

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 tweets from im pete online & xbox 720.

Dataim pete onlinexbox 720
Tweets downloaded3190201
Retweets940
Short tweets10037
Tweets kept2093194

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 @onlinepete-superpiss'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.

How to use

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

from transformers import pipeline
generator = pipeline('text-generation',
                     model='huggingtweets/onlinepete-superpiss')
generator("My dream is", num_return_sequences=5)

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

For more details, visit the project repository.

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
104c93c

0 моделей