How to use:
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('truongpdd/vietnews-gpt2')
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained('truongpdd/vietnews-gpt2')
Характеристики
- Контекст
- 1 024 токена
- Архитектура
- gpt2 · dense
- Опубликована
- 8 сен 2022
Ссылки
vietnews-gpt2
GPT-2 для генерации и продолжения вьетнамских новостных текстов.
176скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены21 сен 2022
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
truongpdd/vietnews-gpt2 — авторегрессионная языковая модель на архитектуре GPT-2, предназначенная для генерации текста. Карточка показывает загрузку через Transformers как причинной языковой модели; репозиторий содержит варианты весов PyTorch и Flax, а контекст составляет 1024 токена.
Название указывает на связь модели с новостями на вьетнамском языке, поэтому её можно использовать для продолжения и генерации новостного текста на вьетнамском. README не описывает обучение, состав данных или оценку качества. Лицензия в предоставленных данных не указана.
Сценарии применения
- генерация черновиков новостных заметок на вьетнамском
- продолжение вьетнамского новостного текста
- создание демонстрационных новостных текстов на вьетнамском
Ограничения
В карточке нет сведений об обучающих данных и оценках качества; контекст ограничен 1024 токенами.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
IV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделейI.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейI.6Универсальные способностиПеревод и языковая адаптацияAI помогает переносить смысл между языками, форматами и культурными контекстами.16 задач16 710моделей
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- GPT2LMHeadModel
- Ревизия весов
- 53d6689