/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Лицензия
CC BY-SA 4.0
Архитектура
gpt2 · dense
Опубликована
4 мая 2023

gpt2-orao

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Генеративная модель на базе GPT-2 Large для создания и продолжения текстов на сербском языке кириллицей и латиницей.

538скачиваний за 30 дней13лайковвеса обновлены23 мая 2025

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

gpt2-orao — генеративная языковая модель, разработанная Михайло Шкоричем (@procesaur) при участии JeRTeh и Национальной AI-платформы Сербии. Она основана на архитектуре GPT-2 Large и содержит 810 млн параметров. Модель продолжает заданный текст или генерирует новый на сербском языке; она поддерживает ввод как кириллицей, так и латиницей.

Модель обучалась на сербскоязычном корпусе объёмом 4 млрд токенов, включая данные CC-100, сербскую Википедию, SrpELTeC, srwac и корпуса современного сербского языка. Контекст ограничен 1024 токенами. Подходит для генерации сербского текста и продолжения фрагментов на обеих письменностях. Лицензия — CC BY-SA 4.0.

Сценарии применения

  • генерация текста на сербском языке
  • продолжение сербского текста с заданного фрагмента
  • создание черновиков сербоязычных материалов
  • генерация сербского текста кириллицей
  • генерация сербского текста латиницей

Ограничения

Контекст модели ограничен 1024 токенами. Модель предназначена для сербского языка, поэтому её не следует считать универсальной многоязычной моделью.

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

gpt2-orao — Najveći generativni model za srpski jezik.

Upotreba

>>> from transformers import pipeline, set_seed
>>> generator = pipeline('text-generation', model='jerteh/gpt2-orao')
>>> set_seed(23)
>>> generator("", max_length=30, num_return_sequences=5)
[{'generated_text': 'Ja, međutim, ne idem na Adu - kaže Miodrag.'},
{'generated_text': 'Domaćinstvo se nalazilo na mestu zvanom Kulina (ranije Kulina Vakuf) i bilo je jedno od najvećih i naj'},
{'generated_text': 'Regionalne razlike se uglavnom odnose na geografski položaj, geografsko-geografski položaj i ekonomsku razvijenost.'},
{'generated_text': 'Od tada do danas Srbija ne stoji na nogama'},
{'generated_text': 'Iz tog razloga, na ovaj način se postiže bolja efikasnost rada, odnosno smanjuje se vreme potrebno za sprovođenje simulacije.'}]

Pored navedenih, model je obučavan i na ostalim korpusima Društva za jezičke resurse i tehnologije, uključujući korpuse savremenog srpskog jezika: SrpKor2013 i SrpKor2021, kao i korpus PDRS 1.0 razvijen od strane Instituta za Srpski jezik SANU.

Citiranje

@article{skoric24modeli,
  author    = {Mihailo \vSkori\'c},
  title     = {Novi jezi\vcki modeli za srpski jezik},
  journal   = {Infoteka},
  volume    = {24},
  issue     = {1},
  year      = {2024},
  publisher = {Zajednica biblioteka univerziteta u Srbiji, Beograd},
  url       = {https://arxiv.org/abs/2402.14379}
}

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
a7dfec6

0 моделей