/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Архитектура
gpt2 · dense

astroGPT

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

astroGPT — дообученная GPT-2, которая создаёт общий гороскоп по введённой дате.

35скачиваний за 30 дней5лайковвеса обновлены23 мая 2021

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

astroGPT — авторская дообученная модель GPT-2 для генерации общих гороскопов по текущей дате. Она обучена на текстах гороскопов с Horoscope.com из разделов ежедневных прогнозов, любви, здоровья и карьеры; данные охватывают период с сентября 2019 по август 2020 года. Для генерации введите дату в формате «Mon DD, YEAR».

Сценарии применения

  • генерация ежедневного общего гороскопа по дате
  • создание текста прогноза о любви
  • создание текста прогноза о здоровье и благополучии
  • создание текста прогноза о карьере

Ограничения

Модель генерирует общий прогноз и не поддерживает создание гороскопа для конкретного знака зодиака. Она может наследовать предвзятости GPT-2 и ограничена тематикой и периодом обучающих текстов.

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

astroGPT 🪐

Model description

This is a GPT-2 model fine-tuned on Western zodiac signs. For more information about GPT-2, take a look at 🤗 Hugging Face's GPT-2 model card. You can use astroGPT to generate a daily horoscope by entering the current date.

How to use

To use this model, simply enter the current date like so Mon DD, YEAR:

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelWithLMHead

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("stevhliu/astroGPT")
model = AutoModelWithLMHead.from_pretrained("stevhliu/astroGPT")

input_ids = tokenizer.encode('Sep 03, 2020', return_tensors='pt').to('cuda')

sample_output = model.generate(input_ids,
                               do_sample=True, 
                               max_length=75,
                               top_k=20, 
                               top_p=0.97)
                                
print(sample_output)

Limitations and bias

astroGPT inherits the same biases that affect GPT-2 as a result of training on a lot of non-neutral content on the internet. The model does not currently support zodiac sign-specific generation and only returns a general horoscope. While the generated text may occasionally mention a specific zodiac sign, this is due to how the horoscopes were originally written by it's human authors.

Data

The data was scraped from Horoscope.com and trained on 4.7MB of text. The text was collected from four categories (daily, love, wellness, career) and span from 09/01/19 to 08/01/2020. The archives only store horoscopes dating a year back from the current date.

Training and results

The text was tokenized using the fast GPT-2 BPE tokenizer. It has a vocabulary size of 50,257 and sequence length of 1024 tokens. The model was trained with on one of Google Colaboratory's GPU's for approximately 2.5 hrs with fastai's learning rate finder, discriminative learning rates and 1cycle policy. See table below for a quick summary of the training procedure and results.

dataset sizeepochslrtraining timetrain_lossvalid_lossperplexity
5.9MB32slice(1e-7,1e-5)2.5 hrs2.6571702.64238714.046692

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
b28e338

0 моделей