/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Лицензия
MIT
Архитектура
gpt2 · dense
Опубликована
21 июл 2022

Ссылки

Hugging Face

ES_corlec

maesneako
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

EScorlec — дообученная испаноязычная GPT-2 для генерации текста.

73скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены28 июл 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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

EScorlec — дообученная на неопределённом наборе данных модель генерации текста на базе DeepESP/gpt2-spanish, опубликованная maesneako. Она использует архитектуру GPT-2 и веса PyTorch; заявленное окно контекста — 1024 токена. Карточка не описывает специализацию, обучающие данные или результаты оценки, поэтому назначение модели за пределами генерации текста определить нельзя. Модель распространяется по лицензии MIT.

Сценарии применения

  • генерация продолжения испанского текста
  • создание черновиков текста на испанском
  • эксперименты с генерацией текста на базе GPT-2

Ограничения

В карточке не описаны обучающие данные, специализация и результаты оценки; качество и поведение модели для конкретных сценариев не установлены.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейI.6Универсальные способностиПеревод и языковая адаптацияAI помогает переносить смысл между языками, форматами и культурными контекстами.16 задач16 710моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

ES_corlec

This model is a fine-tuned version of DeepESP/gpt2-spanish on the None dataset.

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 1e-05
  • train_batch_size: 16
  • eval_batch_size: 16
  • seed: 42
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • lr_scheduler_warmup_steps: 100
  • num_epochs: 2

Training results

Framework versions

  • Transformers 4.18.0
  • Pytorch 1.10.1+cu102
  • Datasets 2.3.2
  • Tokenizers 0.12.1

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
ff69ed6

0 моделей

    Создать бенчмарк