Характеристики
- Контекст
- 1 024 токена
- Архитектура
- gpt2 · dense
- Опубликована
- 2 мар 2022
Ссылки
expanse-gpt2-small-x777
Небольшая авторегрессионная модель GPT-2 от Stanford CRFM для продолжения и генерации англоязычного текста.
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/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
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
- 1a3988b