/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
gpt2 · dense
Базовая модель
gpt2o-chatbot-09
Библиотека
transformers
Опубликована
12 авг 2024

gpt2o-chatbot-11

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Дообученная чат-модель GPT-2 для генерации ответов и продолжения текста в диалогах.

18скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены12 авг 2024

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

styalai/gpt2o-chatbot-11 — чат-модель на архитектуре GPT-2, дообученная на основе styalai/gpt2o-chatbot-09 с помощью AutoTrain. Она предназначена для генерации ответов в диалогах и других сценариев продолжения текста. Модель принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 1024 токена.

Карточка сообщает, что для обучения использован очищенный датасет Alpaca. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и помечен лицензией other; конкретные условия лицензии в предоставленных данных не раскрыты.

Сценарии применения

  • генерация ответов в чат-боте
  • продолжение диалога на основе предыдущих реплик
  • создание черновых ответов на текстовые запросы

Ограничения

Контекст ограничен 1024 токенами. В предоставленных данных не раскрыты конкретные условия лицензии и оценки качества модели.

Для каких профессий подходит4

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

Model Trained Using AutoTrain

This model was trained using AutoTrain. For more information, please visit AutoTrain.

Usage


from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_path = "PATH_TO_THIS_REPO"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_path,
    device_map="auto",
    torch_dtype='auto'
).eval()

# Prompt content: "hi"
messages = [
    {"role": "user", "content": "hi"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(conversation=messages, tokenize=True, add_generation_prompt=True, return_tensors='pt')
output_ids = model.generate(input_ids.to('cuda'))
response = tokenizer.decode(output_ids[0][input_ids.shape[1]:], skip_special_tokens=True)

# Model response: "Hello! How can I assist you today?"
print(response)

trained on alpace cleaned

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
GPT2LMHeadModel
Ревизия весов
a84c5bb

0 моделей