/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Лицензия
MIT
Архитектура
gpt2 · dense
Опубликована
2 мар 2022

javanese-gpt2-small-imdb

Генерация текстаТекст → текст

GPT-2 Small, дообученная на яваноязычных отзывах IMDB для генерации и продолжения текстов о фильмах.

103скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены14 сен 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

w11wo/javanese-gpt2-small-imdb — авторегрессионная языковая модель GPT-2 Small, разработанная Wilson Wongso на основе предварительно обученной Javanese GPT-2 Small и дообученная на яваноязычных отзывах о фильмах из IMDB. Модель предназначена для генерации текста на яванском языке в стиле кинорецензий и продолжения заданного текста. Число параметров — 124 млн, контекст — до 1024 токенов.

Для обучения использовались библиотека Transformers и PyTorch; доступны варианты весов PyTorch, TensorFlow, JAX/Flax и Safetensors. На проверочной выборке указана perplexity 60,54. Модель распространяется по лицензии MIT. Результаты могут перенимать смещения, характерные для отзывов IMDB, а указанная метрика не гарантирует качество для других жанров и сценариев.

Сценарии применения

  • генерация яваноязычных кинорецензий
  • продолжение яваноязычного текста о фильме
  • создание примеров отзывов на яванском языке

Ограничения

Обучение на отзывах IMDB может приводить к переносу присущих им смещений. Качество за пределами яваноязычных отзывов о фильмах отдельно не подтверждено; perplexity на валидации составила 60,54.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Javanese GPT-2 Small IMDB

Javanese GPT-2 Small IMDB is a causal language model based on the GPT-2 model. It was trained on Javanese IMDB movie reviews.

The model was originally the pretrained Javanese GPT-2 Small model and is later fine-tuned on the Javanese IMDB movie review dataset. It achieved a perplexity of 60.54 on the validation dataset. Many of the techniques used are based on a Hugging Face tutorial notebook written by Sylvain Gugger.

Hugging Face's Trainer class from the Transformers library was used to train the model. PyTorch was used as the backend framework during training, but the model remains compatible with TensorFlow nonetheless.

Model

Model#paramsArch.Training/Validation data (text)
javanese-gpt2-small-imdb124MGPT-2 SmallJavanese IMDB (47.5 MB of text)

Evaluation Results

The model was trained for 5 epochs and the following is the final result once the training ended.

train lossvalid lossperplexitytotal time
4.1354.10360.546:22:40

How to Use (PyTorch)

As Causal Language Model

from transformers import pipeline

pretrained_name = "w11wo/javanese-gpt2-small-imdb"

nlp = pipeline(
    "text-generation",
    model=pretrained_name,
    tokenizer=pretrained_name
)

nlp("Jenengku Budi, saka Indonesia")

Feature Extraction in PyTorch

from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2TokenizerFast

pretrained_name = "w11wo/javanese-gpt2-small-imdb"
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(pretrained_name)
tokenizer = GPT2TokenizerFast.from_pretrained(pretrained_name)

prompt = "Indonesia minangka negara gedhe."
encoded_input = tokenizer(prompt, return_tensors='pt')
output = model(**encoded_input)

Disclaimer

Do consider the biases which came from the IMDB review that may be carried over into the results of this model.

Author

Javanese GPT-2 Small was trained and evaluated by Wilson Wongso. All computation and development are done on Google Colaboratory using their free GPU access.

Citation

If you use any of our models in your research, please cite:

@inproceedings{wongso2021causal,
    title={Causal and Masked Language Modeling of Javanese Language using Transformer-based Architectures},
    author={Wongso, Wilson and Setiawan, David Samuel and Suhartono, Derwin},
    booktitle={2021 International Conference on Advanced Computer Science and Information Systems (ICACSIS)},
    pages={1--7},
    year={2021},
    organization={IEEE}
}

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
5243b5c

0 моделей