/ Модель

Характеристики

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

gpt2-medium-chinese

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Китайская GPT-2 Medium генерирует и продолжает текст на основе wiki2019zh_corpus.

239скачиваний за 30 дней13лайковвеса обновлены6 фев 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

mymusise/gpt2-medium-chinese — языковая модель семейства GPT-2 Medium для генерации текста на китайском языке. В карточке указаны обучающие данные wiki2019zh_corpus и исходный код gpt2-quickly; модель доступна в форматах PyTorch и TensorFlow. Контекст модели составляет 1024 токена.

Модель предназначена для продолжения китайского текста по заданному фрагменту и генерации связных текстовых последовательностей. Примеры в карточке показывают продолжение повествовательного текста. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • продолжение китайского текста
  • генерация китайских повествовательных фрагментов
  • создание черновиков на китайском языке

Ограничения

Контекст ограничен 1024 токенами; примеры указывают на возможные пробелы между китайскими иероглифами и обрывы генерации. Сведения о лицензии отсутствуют в предоставленных данных.

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

gpt2-medium-chinese

Overview

Example

from transformers import BertTokenizer, TFGPT2LMHeadModel
from transformers import TextGenerationPipeline

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("mymusise/EasternFantasyNoval")
model = TFGPT2LMHeadModel.from_pretrained("mymusise/EasternFantasyNoval")

text_generator = TextGenerationPipeline(model, tokenizer)
print(text_generator("今日", max_length=64, repetition_penalty=1.3, do_sample=True, top_k=10))
print(text_generator("跨越山丘", max_length=64, repetition_penalty=1.3, do_sample=True, top_k=10))

输出

[{'generated_text': '今日 , 他 的 作 品 也 在 各 种 报 刊 发 表 。 201 1 年 , 他 开 设 了 他 的 网 页 版 《 the dear 》 。 此 外 , 他 还 在 各 种 电 视 节 目 中 出 现 过 。 2017 年 1 月 , 他 被 任'}]
[{'generated_text': '跨越山丘 , 其 中 有 三 分 之 二 的 地 区 被 划 入 山 区 。 最 高 峰 是 位 于 山 脚 上 的 大 岩 ( ) 。 其 中 的 山 脚 下 有 一 处 有 名 为 的 河 谷 , 因 其 高 度 在 其 中 , 而 得 名 。'}]

Try it on colab

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
TFGPT2LMHeadModel
Ревизия весов
f14866c

0 моделей