/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Архитектура
gpt2 · dense
Опубликована
15 апр 2022

gpt2-wikitext2

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

mikeluck/gpt2-wikitext2 — модель семейства GPT-2 для авторегрессионной генерации и продолжения текста.

197скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены15 апр 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

mikeluck/gpt2-wikitext2 — языковая модель семейства GPT-2, опубликованная пользователем mikeluck на Hugging Face. По метаданным и идентификатору она предназначена для генерации текста, а архитектурно относится к авторегрессионным моделям GPT-2; исходное семейство GPT-2 разработано OpenAI. Модель можно применять для продолжения текста по заданному приглашению и экспериментов с causal language modeling.

Модель работает в библиотеке Transformers, имеет контекстное окно 1024 токена и текстовую модальность. Сильной стороной является простая интеграция в стандартный pipeline text-generation. По доступным данным не подтверждены размер модели, точный набор поддерживаемых естественных языков, результаты оценки и условия лицензирования именно этой публикации; поэтому её следует рассматривать как базовую модель генерации текста, а не как специализированного диалогового ассистента или модель, гарантированно следующую инструкциям.

Сценарии применения

  • продолжение текстового фрагмента
  • генерация черновиков текста
  • эксперименты с causal language modeling
  • тестирование конвейеров Hugging Face для генерации текста

Ограничения

Модель не подтверждена как диалоговая или instruction-tuned и может генерировать фактически неверный, предвзятый либо бессвязный текст. Точный размер, языковой охват, результаты оценки и лицензия конкретной публикации не установлены по доступным источникам.

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

Автор не опубликовал карточку модели.

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
7d51371

0 моделей