/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Лицензия
MIT
Архитектура
gpt2 · dense
Базовая модель
gpt2
Опубликована
6 окт 2023

gpt2-finetuned-wikitext2

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная на неизвестном наборе данных GPT-2 для генерации и продолжения текста с контекстом до 1024 токенов.

18скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены6 окт 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

sksayril/gpt2-finetuned-wikitext2 — модель генерации текста на архитектуре GPT-2, дообученная на наборе данных, который в карточке назван неизвестным. Модель основана на openai-community/gpt2 и рассчитана на продолжение текстового фрагмента; контекст составляет 1024 токена. Репозиторий содержит веса в формате TensorFlow и опубликован по лицензии MIT.

В карточке приведены результаты одного этапа обучения: loss 6,4958 на обучающей выборке и 6,3488 на валидационной. Описание назначения, данных и ограничений автор не заполнил, поэтому качество и тематическую специализацию модели оценить нельзя. Модель подходит для экспериментов с генерацией текста, но результаты следует проверять перед практическим использованием.

Сценарии применения

  • продолжение заданного текстового фрагмента
  • эксперименты с генерацией текста на базе GPT-2
  • оценка поведения GPT-2 после дообучения

Ограничения

Набор данных для дообучения не раскрыт, а карточка не содержит сведений о целевом назначении и проверенных ограничениях. Приведены только значения loss после одной эпохи; они не подтверждают качество ответов в прикладных сценариях.

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

sksayril/gpt2-finetuned-wikitext2

This model is a fine-tuned version of gpt2 on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Train Loss: 6.4958
  • Validation Loss: 6.3488
  • Epoch: 1

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:

  • optimizer: {'name': 'AdamWeightDecay', 'learning_rate': 2e-05, 'decay': 0.0, 'beta_1': 0.9, 'beta_2': 0.999, 'epsilon': 1e-07, 'amsgrad': False, 'weight_decay_rate': 0.01}
  • training_precision: float32

Training results

Train LossValidation LossEpoch
7.31816.77080
6.49586.34881

Framework versions

  • Transformers 4.34.0
  • TensorFlow 2.13.0
  • Datasets 2.14.5
  • Tokenizers 0.14.0

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
c58b634

0 моделей