Характеристики
- Контекст
- 1 024 токена
- Архитектура
- gpt2 · dense
- Опубликована
- 2 мар 2022
Ссылки
gpt2-hindi
surajp/gpt2-hindi — компактная GPT-2-модель для авторегрессионной генерации текста на хинди.
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
surajp/gpt2-hindi — языковая модель на архитектуре GPT-2, опубликованная пользователем surajp на Hugging Face. Она предназначена для авторегрессионной генерации продолжения текста на хинди по заданному начальному фрагменту и может использоваться через библиотеку Transformers в задачах text generation.
Модель имеет конфигурацию GPT2LMHeadModel с 6 слоями, 12 головами внимания и размерностью скрытого представления 768; размер модели составляет около 88,2 млн параметров. Поддерживается контекст длиной до 1024 токенов. Модель относится к текстовой модальности и ориентирована прежде всего на хинди; карточка также содержит совместимость с PyTorch, TensorFlow и JAX.
Модель подходит для генерации продолжений и как языковой декодер, например в системах генерации подписей к изображениям на хинди. Ограничения включают короткое по современным меркам контекстное окно и отсутствие в доступной карточке подробностей о датасете, процедуре обучения, оценке качества и лицензии.
Сценарии применения
- генерация продолжения текста на хинди
- создание черновиков фраз и абзацев на хинди
- использование как языкового декодера для подписей к изображениям
- эксперименты с генерацией текста в Transformers
Ограничения
Контекстное окно ограничено 1024 токенами. В доступной карточке отсутствуют подробные сведения о датасете, процедуре обучения, оценке качества и 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
- 6cd8d84