/ Модель

Характеристики

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

ES_corlec_DeepESP-gpt2-spanish

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная испаноязычная GPT-2 для генерации текста.

47скачиваний 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.

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

EScorlecDeepESP-gpt2-spanish — дообученная авторами репозитория maesneako модель DeepESP/gpt2-spanish для генерации текста на испанском языке. Это авторегрессионная языковая модель семейства GPT-2 в формате PyTorch с контекстом до 1024 токенов. В README приведён результат оценки: loss 4,0360; назначение дообучения и обучающий набор данных не описаны. Модель распространяется по лицензии MIT.

Сценарии применения

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

Ограничения

Назначение дообучения и состав обучающих данных не описаны; приведённый loss сам по себе не позволяет оценить качество для конкретных задач.

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

ES_corlec_DeepESP-gpt2-spanish

This model is a fine-tuned version of DeepESP/gpt2-spanish on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 4.0360

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-06
  • 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: 200
  • num_epochs: 7

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
4.24710.420004.2111
4.15030.7940004.1438
4.07491.1960004.1077
4.0241.5980004.0857
3.98551.98100004.0707
3.94652.38120004.0605
3.92772.78140004.0533
3.91593.17160004.0482
3.89183.57180004.0448
3.87893.97200004.0421
3.85894.36220004.0402
3.85544.76240004.0387
3.85095.15260004.0377
3.83895.55280004.0370
3.82885.95300004.0365
3.82936.34320004.0362
3.82026.74340004.0360

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
819ba74

0 моделей