/ Модель

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Параметры
138 млн
Архитектура
gpt_neo · dense
Опубликована
25 фев 2023

gpt3-small-finetune-cnndaily-news

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная GPT-Neo с 137,7 млн параметров для генерации англоязычного текста на новостных данных CNN/DailyMail.

106скачиваний за 30 дней12лайковвеса обновлены10 ноя 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.

  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

GPT-3 small — авторская дообученная версия GPT-Neo, подготовленная Phan Minh Toan для генерации текста на основе новостных данных CNN/DailyMail. Модель имеет плотную авторегрессионную архитектуру GPTNeoForCausalLM с 137,7 млн параметров и контекстом до 2048 токенов.

Модель предназначена для генерации продолжений текста и работы с новостным материалом на английском языке. Обучение на CNN/DailyMail указывает на специализацию данных, однако в карточке не описаны отдельные функции суммаризации или результаты оценки качества. Доступны веса PyTorch; сведения о лицензии в предоставленных источниках отсутствуют.

Сценарии применения

  • генерация продолжения англоязычной новости
  • создание черновиков новостных текстов
  • генерация текста по новостному контексту CNN/DailyMail

Ограничения

Модель обучена на CNN/DailyMail, поэтому может хуже работать с другими жанрами и темами; качество генерации отдельно не оценено в карточке. Лицензия в предоставленных данных не указана.

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

GPT-3 small

Pretrained GPT-3 small, continuing the development of GPT NEO, with architecture that purposefully mimics that of GPT-3, model was trained on CNN Daily Mail News dataset for text generation.

How to use the model

from transformers import GPT2Tokenizer, GPTNeoForCausalLM

tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('minhtoan/gpt3-small-finetune-cnndaily-news')
model = GPTNeoForCausalLM.from_pretrained('minhtoan/gpt3-small-finetune-cnndaily-news')

text = "Ever noticed how plane seats appear to be getting smaller and smaller? "
input_ids = tokenizer.encode(text, return_tensors='pt')
max_length = 150

sample_outputs = model.generate(input_ids, do_sample=True, max_length=max_length,temperature = 0.8)

for i, sample_output in enumerate(sample_outputs):
    print(">> Generated text {}\n\n{}".format(i+1, tokenizer.decode(sample_output.tolist())))
    print('\n---')

Author

Phan Minh Toan

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
GPTNeoForCausalLM
Ревизия весов
a299b72

0 моделей