Характеристики
- Контекст
- 1 024 токена
- Архитектура
- gpt2 · dense
- Опубликована
- 2 мар 2022
Ссылки
beren-gpt2-medium-x49
Авторегрессионная GPT-2-модель Stanford CRFM для генерации продолжений текста по заданному контексту.
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.
Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
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
beren-gpt2-medium-x49 — авторегрессионная языковая модель семейства GPT-2, опубликованная Stanford Center for Research on Foundation Models (Stanford CRFM). Она предназначена для генерации продолжений текста по заданному текстовому контексту и использования в задачах text-generation через Transformers и PyTorch. Модель реализована как GPT2LMHeadModel с 24 слоями, 16 attention heads, размерностью скрытого представления 1024 и словарём из 50 257 токенов. Максимальная длина контекста составляет 1024 токена.
Сценарии применения
- автодополнение текстов
- генерация черновиков и продолжений
- эксперименты с авторегрессионными языковыми моделями
- исследование поведения GPT-2
- локальная генерация текста через Transformers
Ограничения
Модель предназначена для продолжения текста, а не для диалогового следования инструкциям или гарантированно достоверных ответов. Контекст ограничен 1024 токенами; сведения о поддерживаемых естественных языках и лицензии в использованных источниках не установлены.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Автор не опубликовал карточку модели.
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- GPT2LMHeadModel
- Ревизия весов
- 7c3302e