BlueHeeler-10M is a nanoGPT (GPT-2) 6-head x 6-layer x 192-deep model with a context size of 64 trained on scripts from the children's show Bluey
iter 2000: loss 1.2913, time 30647.72ms, mfu 0.05%
Характеристики
- Контекст
- 1 024 токена
- Лицензия
- MIT
- Архитектура
- gpt2 · dense
- Библиотека
- transformers
- Опубликована
- 22 июн 2023
Ссылки
BlueHeeler-12M
Небольшая GPT-2-модель, обученная на сценариях «Bluey» для генерации стилизованного английского текста.
123скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены22 июн 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.
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
BlueHeeler-12M — небольшая языковая модель на архитектуре GPT-2, разработанная mike-ravkine. Согласно README, модель обучена на сценариях детского мультсериала «Bluey» с помощью nanoGPT; указаны 6 слоёв, 6 голов внимания, размерность скрытого слоя 192 и контекст 64 токена. Метаданные Hugging Face указывают 12 млн параметров, контекст 1024 токена и формат PyTorch.
Модель предназначена для генерации текста, стилизованного под обучающие сценарии, например продолжения реплик и создания коротких фрагментов диалогов на английском языке. Малый размер упрощает локальные эксперименты, однако данных о качестве на более широких задачах нет. Лицензия — MIT.
Сценарии применения
- продолжение реплик в стиле сценариев «Bluey»
- создание коротких диалогов на английском языке
- эксперименты с компактными языковыми моделями GPT-2
Ограничения
README сообщает об обучении на ограниченном корпусе сценариев одного детского сериала, поэтому модель может воспроизводить его лексику и стиль и быть непригодной для общих задач. В README приведены параметры архитектуры и контекст 64 токена, тогда как метаданные указывают контекст 1024 токена.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
IV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделейI.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейIV.5Отраслевые задачиОбразование и развитие навыковAI помогает персонализировать обучение и снижать административную нагрузку на преподавателей.34 задачи6 641модель
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- GPT2LMHeadModel
- Ревизия весов
- df5ef64