/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Лицензия
MIT
Архитектура
gpt2 · dense
Опубликована
7 мар 2023

Bangla_GPT2

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

GPT-2, обученная на текстах бенгальской газеты Prothom Alo для генерации продолжений на бенгальском языке.

360скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены13 дек 2023

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

Bangla_GPT2 — языковая модель GPT-2, обученная автором репозитория на текстах бенгальской газеты Prothom Alo. Модель предназначена для генерации продолжений текста на бенгальском языке. В README указаны словарь размером 50 000 токенов и блок обучения длиной 200 токенов; метаданные описывают архитектуру GPT2LMHeadModel, формат TensorFlow и контекстное окно 1024 токена.

Модель можно использовать для создания и продолжения бенгальских газетных текстов и экспериментов с генерацией на корпусе новостей. Данные обучения из одного издания могут ограничивать тематику и стиль генерируемых текстов. Репозиторий распространяется по лицензии MIT.

Сценарии применения

  • генерация продолжений бенгальских газетных текстов
  • создание черновиков новостных заметок на бенгальском языке
  • эксперименты с генерацией текста на корпусе Prothom Alo

Ограничения

Обучение на данных одного газетного источника может смещать стиль и тематику генерации; модель не предназначена для проверки фактов. В README указан блок обучения длиной 200 токенов, а метаданные задают контекстное окно 1024 токена.

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

Bangla GPT2 model was trained using the Bangla Newspaper dataset. Here we used prothom alo 250mb data for GPT2 model training and also vocab size 50k.

Github link : https://github.com/saiful9379/Bangla_GPT2

from transformers import TFGPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer

tokenizer =  GPT2Tokenizer.from_pretrained("saiful9379/Bangla_GPT2")

model = TFGPT2LMHeadModel.from_pretrained("saiful9379/Bangla_GPT2")
text = "বহুল আলোচিত দশম জাতীয় সংসদ"
input_ids = tokenizer.encode(text, return_tensors='tf')

print(input_ids)


output = model.generate(
        input_ids,
        max_length=175,
        num_beams=10,
        temperature=0.7,
        no_repeat_ngram_size=2,
        num_return_sequences=5
    )
predicted_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
print(predicted_text)

Here is the basic configuration of Bangla GPT2 Model,

vocab_size = 50000
block_size = 200
learning_rate=3e-5
num_epoch = 100
batch_size = 12
buffer_size = 1000

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

В репозитории нет весов в формате PyTorch/safetensors.

Класс архитектуры
GPT2LMHeadModel
Ревизия весов
d114135

0 моделей