/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Архитектура
gpt2 · dense

sexycuckolding

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная на англоязычных твитах GPT-2 для генерации коротких текстов в стиле исходного аккаунта.

28скачиваний за 30 дней5лайковвеса обновлены14 авг 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/sexycuckolding — небольшая языковая модель для генерации текста, созданная Борисом Даймой с помощью проекта huggingtweets. Это дообученная модель GPT-2, обученная на 2651 твите аккаунта Cuckolding (female perspective); карточка указывает архитектуру GPT2LMHeadModel и контекст 1024 токена. Модель предназначена для генерации продолжений текста в стиле исходных публикаций, например коротких постов по заданной затравке.

Модель принимает текст и выдаёт текст на английском языке. Она подходит для экспериментов с генерацией твитов и стилизацией коротких текстов, но небольшой и узкий набор обучающих данных может приводить к повторениям и отражению их смещений. В README указаны ограничения GPT-2 и влияние содержания исходных твитов. Формат весов — PyTorch; сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

Сценарии применения

  • генерация коротких твитов по текстовой затравке
  • продолжение фразы в стиле исходных публикаций
  • эксперименты с имитацией стиля аккаунта
  • создание вариантов коротких публикаций на английском языке

Ограничения

Модель наследует ограничения и смещения GPT-2, а результаты также зависят от узкого набора твитов аккаунта; возможны повторения и воспроизведение особенностей исходных публикаций.

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 Cuckolding (female perspective).

DataCuckolding (female perspective)
Tweets downloaded2651
Retweets364
Short tweets311
Tweets kept1976

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 @sexycuckolding'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/sexycuckolding')
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
d31fe2d

0 моделей