/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Лицензия
MIT
Архитектура
gpt2 · dense
Базовая модель
gpt2
Опубликована
19 фев 2024

paper-model

Генерация текстаТекст → текст

Дообученная на неуказанных данных модель GPT-2 для генерации текста.

17скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены20 фев 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.

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

shubhamgantayat/paper-model — дообученная автором карточки модель GPT-2 для генерации текста. Она построена на архитектуре GPT2LMHeadModel и распространяется в формате Safetensors; базовая модель — openai-community/gpt2. Контекст модели составляет 1024 токена.

Карточка не описывает целевой сценарий, обучающие данные или результаты оценки, поэтому область применения и качество генерации нельзя установить. Модель можно рассматривать для экспериментов с генерацией текста на основе GPT-2. Лицензия — MIT.

Сценарии применения

  • эксперименты с генерацией текста на основе GPT-2
  • создание продолжений коротких текстовых запросов
  • изучение работы дообученной языковой модели

Ограничения

Назначение, обучающий набор данных и результаты оценки не описаны, поэтому качество и пригодность для конкретных сценариев не подтверждены.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

paper-model

This model is a fine-tuned version of gpt2 on the None dataset.

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: 0.0005
  • train_batch_size: 45
  • eval_batch_size: 45
  • seed: 42
  • gradient_accumulation_steps: 8
  • total_train_batch_size: 360
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: cosine
  • lr_scheduler_warmup_steps: 1000
  • num_epochs: 10

Training results

Framework versions

  • Transformers 4.35.2
  • Pytorch 2.1.0+cu121
  • Datasets 2.17.1
  • 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
f38923d

0 моделей