/ Модель

Характеристики

Контекст
256 токенов
Архитектура
gpt2 · dense

magic-the-gathering

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Компактная GPT-2-модель для генерации текстов карт Magic: The Gathering по заданной схеме.

120скачиваний за 30 дней5лайковвеса обновлены23 мая 2021

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

minimaxir выпустил небольшую языковую модель на архитектуре GPT-2, обученную генерировать текст карт Magic: The Gathering. Модель содержит около 1 млн параметров и обучалась на примерно 22 тысячах уникальных карт из выпусков вплоть до Strixhaven и Commander 2021; для каждой карты использовалось 10 вариантов кодирования. Контекст модели составляет 256 токенов.

Модель подходит для генерации новых описаний карт в схеме Magic: The Gathering. Промпт может содержать любую комбинацию элементов схемы, поскольку модель обучалась на различных перестановках полей. Веса доступны в форматах PyTorch и Flax. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

Сценарии применения

  • генерация описаний новых карт Magic: The Gathering
  • создание эффектов и правил карт по текстовому промпту
  • эксперименты с альтернативными форматами записи карт
  • автоматическое продолжение текста карты в стиле обучающего набора

Ограничения

Обучение охватывает карты только до выпусков Strixhaven и Commander 2021; короткий контекст в 256 токенов ограничивает длину генерации. Модель обучена на небольшом корпусе и может создавать несбалансированные или некорректные правила карт.

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

magic-the-gathering

A small (~1M parameters) GPT-2 model trained on Magic: The Gathering cards from sets up to and including Strixhaven and Commander 2021.

The model was trained 8 hours on a V100 on about ~22k unique encoded cards, with 10 permutations of each possible card.

Examples of encoded cards:

<|toughness|><|text|>Counter target spell unless its controller pays {X}.<|power|><|type|>Instant<|loyalty|><|manaCost|>{X}{U}<|name|>Clash of Wills
<|loyalty|><|text|>~ enters the battlefield tapped.
{T}: Add {C}.
{T}: Add {U} or {R}. ~ deals 1 damage to you.<|toughness|><|name|>Caldera Lake<|power|><|manaCost|><|type|>Land
<|loyalty|>5<|text|>+1: Scry 1, then draw a card.
−2: Return target creature to its owner's hand.
−8: You get an emblem with "Whenever an opponent casts their first spell each turn, counter that spell."<|name|>Jace, Unraveler of Secrets<|toughness|><|type|>Legendary Planeswalker — Jace<|manaCost|>{3}{U}{U}<|power|>

The generated cards follow a similar schema, however because the model learns all possible permutations of the schema, the user can prompt the generation with any combination of schema.

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
c0c2968

0 моделей