/ Модель

Характеристики

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

seanmombo

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

GPT-2, дообученная на твитах mo bombo для генерации коротких текстов в похожем стиле.

83скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены23 мар 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/seanmombo — генеративная языковая модель на архитектуре GPT-2, созданная Борисом Даймой с помощью проекта HuggingTweets. Она обучена на твитах пользователя mo bombo (@seanmombo) и предназначена для генерации коротких текстов, похожих по стилю на его публикации. Для работы можно передать модели текстовый префикс и получить продолжение; контекст модели составляет 1024 токена.

Модель принимает текст и выдаёт текст. В обучающую выборку вошли 3249 твитов, включая 5 ретвитов; README также отмечает 560 коротких твитов. Репозиторий содержит веса PyTorch. Основной язык — английский. Качество и содержание генераций зависят от небольшого пользовательского набора данных; модель наследует ограничения и смещения GPT-2 и может воспроизводить особенности исходных твитов. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • генерация твитов в стиле mo bombo
  • продолжение коротких англоязычных фраз
  • создание вариантов короткой публикации по текстовой затравке

Ограничения

Модель обучена на ограниченном наборе из 3249 твитов, поэтому генерации могут быть узкими и отражать особенности исходных данных. Она наследует ограничения и смещения GPT-2.

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 mo bombo.

Datamo bombo
Tweets downloaded3249
Retweets5
Short tweets560
Tweets kept2684

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 @seanmombo'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/seanmombo')
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
ea4de59

0 моделей