Характеристики
- Контекст
- 1 024 токена
- Архитектура
- gpt2 · dense
- Опубликована
- 2 мар 2022
Ссылки
celebrimbor-gpt2-medium-x81
Авторегрессионная GPT-2 Medium модель Stanford CRFM для генерации и продолжения 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
stanford-crfm/celebrimbor-gpt2-medium-x81 — авторегрессионная языковая модель семейства GPT-2, опубликованная Stanford Center for Research on Foundation Models (Stanford CRFM). Она предназначена для генерации текста на основе заданного текстового контекста и совместима с библиотекой Transformers и фреймворком PyTorch.
Модель имеет архитектуру GPT2LMHeadModel, относится к варианту GPT-2 Medium примерно на 302 млн параметров и поддерживает контекст длиной до 1024 токенов. Доступная карточка модели не предоставляет надёжных сведений о поддерживаемых естественных языках, специализированных областях применения или лицензии.
Модель подходит для автодополнения, продолжения текстов и исследовательских экспериментов с генеративными трансформерами. Ограничения включают относительно короткий контекст и отсутствие подтверждённых сведений о специальной дообученности для диалогов, следовании инструкциям или фактической достоверности ответов.
Сценарии применения
- автодополнение текстов
- продолжение начатого текста
- генерация синтетических текстовых данных
- исследование авторегрессионных трансформеров
- эксперименты с библиотекой Transformers
Ограничения
Контекст ограничен 1024 токенами. Для модели не подтверждены специальная настройка для диалога, следования инструкциям, поддерживаемые естественные языки и лицензия.
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
- daf5236