Характеристики

Контекст: 512 токенов
Размер весов: 6,6 МБ
Архитектура: gpt2 · dense
Библиотека: transformers
Опубликована: 8 фев 2023

Ссылки

dummy-GPT2-correct-vocab

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

trl-internal-testing/dummy-GPT2-correct-vocab — тестовая языковая модель, созданная для внутреннего тестирования библиотеки TRL.

143 тыс.скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены24 сен 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.

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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

Она основана на архитектуре GPT-2 и использует GPT2LMHeadModel из Transformers; конкретный разработчик базовой архитектуры в README не указан.

Модель предназначена для проверок и автоматизированных тестов сценариев TRL, связанных с авторегрессионной генерацией текста и совместной работой модели, конфигурации и токенизатора. Она имеет 5 слоёв, 4 attention-heads, размер скрытого представления 32, внутренний размер feed-forward слоя 37 и максимальную длину последовательности 512 токенов. Указана только текстовая модальность; поддерживаемые языки и фактические характеристики качества не описаны.

В комплект входит токенизатор на основе openai-community/gpt2 с заданным chat template, а также корректным словарём и pad-токеном с идентификатором 1023. Модель является компактной и удобной для тестирования, но не предназначена для продуктивного применения или получения высокого качества генерации. Лицензия и условия использования в README не указаны.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

II.4Разработка и данныеОтладка, тестирование и качество ПОAI помогает находить дефекты, строить проверки и повышать надёжность программного продукта.25 задач13 978моделей II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей II.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443модели

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Dummy GPT2 for TRL testing

from transformers import AutoTokenizer, GPT2Config, GPT2LMHeadModel

config = GPT2Config(n_positions=512, n_embd=32, n_layer=5, n_head=4, n_inner=37, pad_token_id=1023, is_decoder=True)
model = GPT2LMHeadModel(config)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("openai-community/gpt2")

model_id = "trl-internal-testing/dummy-GPT2-correct-vocab"
model.push_to_hub(model_id)
tokenizer.chat_template = "{% for message in messages %}{% if message['role'] == 'user' %}{{ ' ' }}{% endif %}{{ message['content'] }}{% if not loop.last %}{{ '  ' }}{% endif %}{% endfor %}{{ eos_token }}"
tokenizer.push_to_hub(model_id)
config.push_to_hub(model_id)

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: 817d77b