/ Модель

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Параметры
138 млн
Лицензия
gpl
Архитектура
gpt_neo · dense
Опубликована
2 июл 2022

ru-gpt-dy

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная на твитах автора модель GPT-Neo для генерации текста в близкой к ним стилистике.

77скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены2 июл 2022

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

ru-gpt-dy — авторская дообученная языковая модель на архитектуре GPT-Neo, созданная для генерации текста. Разработчик дообучил её на примерно 36 тысячах собственных твитов; модель преобразует текстовый ввод в продолжение или новый текст.

Модель может подойти для генерации коротких текстов в стиле обучающих публикаций и для экспериментов с авторской стилизацией. Она содержит 137,7 млн параметров, принимает текстовый контекст длиной до 2048 токенов и выдаёт текст. В карточке указан английский язык. Разработчик оценивает результат как удовлетворительный, поэтому качество и переносимость стиля могут быть ограничены небольшим и узким обучающим набором. Лицензия — GPL.

Сценарии применения

  • генерация коротких публикаций в стиле обучающих твитов
  • продолжение текста по заданной подсказке
  • эксперименты с дообучением GPT-Neo на авторских текстах

Ограничения

Модель обучена примерно на 36 тысячах твитов одного автора, поэтому её стиль и тематика могут быть узкими. Разработчик характеризует качество как среднее.

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

ru-gpt-dy

This is the first model I fine-tuned. It is GPT-NEO fine-tuned on around 36,000 of my tweets. It’s a generation model. Input -> output. It’s just okay, but it’s mine. :-)

Compute for fine-tune by RunPod.io

Made with love in Brownsville, Texas

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
GPTNeoForCausalLM
Ревизия весов
7700bda

0 моделей