/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Лицензия
MIT
Архитектура
gpt2 · dense
Опубликована
13 мар 2023

gpt2-large-supervised-prompt-writing

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная GPT-2 Large для генерации текста, предположительно ориентированная на написание промптов.

55скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены3 июл 2023

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

toloka/gpt2-large-supervised-prompt-writing — дообученная модель генерации текста на архитектуре GPT-2 Large. Карточка указывает дообучение базовой модели gpt2-large, но не описывает набор данных и целевую задачу подробнее; назначение, связанное с написанием промптов, следует из имени репозитория.

Модель предназначена для генерации текста, однако карточка не приводит конкретных сценариев применения, языкового охвата или подробностей обучения. Контекст модели — 1024 токена. В README указаны значения Loss 2,0808 и Accuracy 0,8556 на оценочной выборке, но не описаны методика и состав этой выборки.

Модель распространяется по лицензии MIT. Ее фактическое качество для написания промптов и других задач по имеющимся данным оценить нельзя.

Сценарии применения

  • генерация текста по затравочному запросу
  • создание черновиков промптов
  • продолжение заданного текста

Ограничения

README не раскрывает данные обучения и конкретные целевые сценарии; качество генерации промптов отдельно не подтверждено. Контекст ограничен 1024 токенами.

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

gpt2-sweep

This model is a fine-tuned version of gpt2-large on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 2.0808
  • Accuracy: 0.8556

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 2.294477077303931e-05
  • train_batch_size: 8
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • lr_scheduler_warmup_steps: 1000
  • num_epochs: 2.0

Training results

Training LossEpochStepValidation LossAccuracy
2.48270.1910002.45650.8520
2.64680.3720002.33030.8530
2.51060.5630002.24870.8537
2.07320.7440002.20200.8541
2.1590.9350002.15940.8545
1.8561.1260002.15180.8548
1.91381.370002.12610.8551
1.80551.4980002.11260.8552
2.03851.6790002.10080.8554
1.96481.86100002.08580.8555

Framework versions

  • Transformers 4.26.0
  • Pytorch 2.0.0+cu117
  • Datasets 2.9.0
  • Tokenizers 0.13.2

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
7b416dd

0 моделей