/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
gpt2 · dense
Базовая модель
distilgpt2
Опубликована
1 апр 2024

Ссылки

Hugging Face

q1

samhitmantrala
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

q1 — дообученная англоязычная модель на базе DistilGPT2 для генерации продолжения текста.

12скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены1 апр 2024

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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

q1 — дообученная на неизвестном наборе данных компактная англоязычная модель генерации текста на архитектуре GPT-2, созданная на основе distilbert/distilgpt2. Модель предназначена для генерации продолжения текста; конкретные сценарии применения в карточке не описаны.

В репозитории представлены веса в формате safetensors. Контекст модели — 1024 токена. В README приведено значение loss 0,0078 на наборе оценки, но описание набора данных и методики оценки отсутствует, поэтому этот результат нельзя надёжно интерпретировать.

Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Данные для дообучения неизвестны; качество и ограничения на конкретных задачах по имеющейся оценке установить нельзя.

Сценарии применения

  • генерация продолжения англоязычного текста
  • создание черновиков коротких текстов
  • автодополнение текста

Ограничения

Набор данных для дообучения и условия оценки не описаны; приведённое значение loss не позволяет судить о качестве на практических задачах. Контекст ограничен 1024 токенами.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейIII.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594моделиIII.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модель

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

q1

This model is a fine-tuned version of distilbert/distilgpt2 on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.0078

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 2e-05
  • train_batch_size: 32
  • eval_batch_size: 32
  • seed: 42
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 20

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
No log1.010.0221
No log2.020.0199
No log3.030.0181
No log4.040.0166
No log5.050.0153
No log6.060.0140
No log7.070.0130
No log8.080.0120
No log9.090.0112
No log10.0100.0105
No log11.0110.0099
No log12.0120.0095
No log13.0130.0091
No log14.0140.0087
No log15.0150.0084
No log16.0160.0082
No log17.0170.0080
No log18.0180.0079
No log19.0190.0078
No log20.0200.0078

Framework versions

  • Transformers 4.38.2
  • Pytorch 2.2.1+cu121
  • Datasets 2.18.0
  • Tokenizers 0.15.2

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
716b6e3

0 моделей

    Создать бенчмарк