/ Модель

Характеристики

Лицензия
MIT
Библиотека
transformers
Опубликована
18 июн 2026

dravidian-gpt2-malayalam

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Базовая модель GPT-2 для продолжения и генерации текстов на малаяламском языке.

8скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены19 июн 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

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

Dravidian GPT-2 Malayalam — базовая языковая модель GPT-2 с 110 млн параметров, обученная с нуля на текстах на малаяламском языке; она входит в серию моделей Dravidian GPT-2 для дравидийских языков. Модель использует архитектуру GPT-2 с 12 слоями и предназначена для продолжения текста и экспериментов с генерацией на малаяламском языке.

В обучающий набор вошли веб-тексты CC-100, малаяламская Википедия, параллельный корпус Samanantar и TinyStories. Модель не настроена на выполнение инструкций, поэтому лучше подходит для базовой генерации и исследований языкового моделирования, чем для диалогового помощника. Распространяется по лицензии MIT.

Сценарии применения

  • продолжение текста на малаяламском языке
  • генерация коротких историй на малаяламском языке
  • эксперименты с языковым моделированием для малаяламского языка

Ограничения

Модель может смешивать малаяламский и английский, повторять фрагменты или генерировать несвязный текст, поскольку не настроена на инструкции. Качество генерации редкой малаяламской лексики может быть ограничено.

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

Dravidian GPT-2 Malayalam

A GPT-2 base model trained from scratch on Malayalam language data, part of the Dravidian GPT-2 series covering Dravidian languages (Malayalam, Telugu, Kannada, Tamil).

Model Details

PropertyValue
ArchitectureGPT-2 (Causal LM)
Parameters110M
Layers12
Attention Heads12
Hidden Size768
Context Length1024
Vocab Size32,000
TokenizerSentencePiece BPE

Training Data

The model was trained on a combination of Malayalam corpora:

SourceDescription
CC-100Web-crawled Malayalam text from CommonCrawl
Wikipedia (20231101.ml)Malayalam Wikipedia dump (November 2023)
SamanantarMalayalam parallel corpus
TinyStories (ml)Cleaned Malayalam short stories

Usage

import sentencepiece as spm
from huggingface_hub import hf_hub_download
from transformers import AutoModelForCausalLM
import torch

# Load model
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("pulipakav-1/dravidian-gpt2-malayalam")
model.eval()

# Load tokenizer
model_path = hf_hub_download(
    repo_id="pulipakav-1/dravidian-gpt2-malayalam",
    filename="tokenizer.model"
)
sp = spm.SentencePieceProcessor()
sp.Load(model_path)

# Generate
prompt = "മലയാളം ഭാഷ"
token_ids = sp.Encode(prompt)
inputs = {"input_ids": torch.tensor([token_ids])}

with torch.no_grad():
    outputs = model.generate(
        **inputs,
        max_new_tokens=50,
        do_sample=True,
        temperature=0.7,
        top_p=0.9,
        repetition_penalty=1.2,
        pad_token_id=0,
        eos_token_id=3,
        bos_token_id=2
    )

print(sp.Decode(outputs[0].tolist()))

Limitations

  • The model may generate English text mixed with Malayalam, as web-crawled training data contains code-switched content.
  • As a base language model, it is not instruction-tuned and may produce repetitive or incoherent outputs.
  • Performance on low-frequency Malayalam vocabulary may be limited.

Citation

If you use this model in your research, please cite:

@misc{dravidian-gpt2-malayalam,
  author = {pulipakav-1},
  title = {Dravidian GPT-2 Malayalam},
  year = {2026},
  publisher = {Hugging Face},
  url = {https://huggingface.co/pulipakav-1/dravidian-gpt2-malayalam}
}

License

This model is released under the MIT License.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Нельзя запустить

Доступ к модели ограничен автором; у платформы нет доступа к весам.

Ревизия весов
0cf0106

0 моделей