/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Архитектура
gpt2 · dense
Опубликована
2 мар 2022

expanse-gpt2-small-x777

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Небольшая авторегрессионная модель GPT-2 от Stanford CRFM для продолжения и генерации англоязычного текста.

1 517скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены20 июн 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

stanford-crfm/expanse-gpt2-small-x777 — авторегрессионная языковая модель GPT-2 от Stanford Center for Research on Foundation Models (Stanford CRFM). Репозиторий содержит контрольные точки обучения; карточка Hugging Face не описывает отдельную специализацию или датасет, поэтому модель можно охарактеризовать как генератор текста общего назначения.

Модель имеет архитектуру GPT-2 с 12 слоями, 12 головами внимания и размерностью скрытого представления 768; контекст — до 1024 токенов. Она принимает текст и продолжает его на английском языке, используя словарь GPT-2 из 50 257 токенов. Модель распространяется в формате PyTorch; в метаданных репозитория лицензия не установлена. Как и другие небольшие языковые модели, может генерировать фактически неверный или несвязный текст, а короткий контекст ограничивает работу с длинными документами.

Сценарии применения

  • продолжение короткого англоязычного текста
  • генерация простых текстовых фрагментов по затравке
  • эксперименты с GPT-2 и авторегрессионной генерацией
  • обучение и тестирование приложений на базе Transformers

Ограничения

Контекст ограничен 1024 токенами; модель может выдавать неточный или несвязный текст. В карточке нет описания специализации или условий лицензии.

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

Автор не опубликовал карточку модели.

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
1a3988b

0 моделей