Характеристики

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

Ссылки

Hugging Face

recipenlg

mbien

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

GPT-2 для генерации полуструктурированных кулинарных рецептов по текстовому вводу.

60скачиваний за 30 дней8лайковвеса обновлены30 авг 2023

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.

Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
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

mbien/recipenlg — модель семейства GPT-2, сопровождающая статью RecipeNLG: A Cooking Recipes Dataset for Semi-Structured Text Generation. Она предназначена для генерации кулинарных рецептов по текстовому запросу или полуструктурированному описанию. Модель доступна в форматах PyTorch, Flax и Safetensors; размер контекста составляет 1024 токена.

Модель подходит для создания черновиков рецептов и генерации полуструктурированного кулинарного текста. Карточка не сообщает размер модели, языки обучения или лицензию, поэтому эти характеристики нельзя уточнить. Качество и безопасность сгенерированных рецептов следует проверять, в частности инструкции по приготовлению и пищевые рекомендации.

Сценарии применения

генерация черновика рецепта по названию блюда
создание вариантов рецепта по списку ингредиентов
автоматическое дополнение описания блюда инструкциями приготовления

Ограничения

В README и метаданных не указаны языки и лицензия; размер модели также не приведён. Сгенерированные рецепты и инструкции приготовления требуют проверки.

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 385моделей IV.10Отраслевые задачиДом, личная жизнь, уход и повседневные задачиAI помогает помогать человеку планировать повседневные дела и безопасно управлять домашней средой.30 задач962модели IV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

RecipeNLG: A Cooking Recipes Dataset for Semi-Structured Text Generation

Model accompanying our INLG 2020 paper: RecipeNLG: A Cooking Recipes Dataset for Semi-Structured Text Generation

Where is the dataset?

Please visit the website of our project: recipenlg.cs.put.poznan.pl to download it.

How to use the model? Could you explain X andy Y?

Yes, sure! If you feel some information is missing in our paper, please check first in our thesis, which is much more detailed. In case of further questions, you're invited to send us a github issue, we will respond as fast as we can!

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: 2a9b7f0