/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Лицензия
MIT
Архитектура
gpt2 · dense
Опубликована
13 фев 2024

turkish-gpt2

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Турецкая модель GPT-2 для генерации и связного продолжения текста.

1 909скачиваний за 30 дней16лайковвеса обновлены7 мая 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.

  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

turkish-gpt2 — языковая модель семейства GPT-2, опубликованная ytu-ce-cosmos. Она предназначена для генерации текста на турецком языке, в частности для продолжения заданного фрагмента с учётом контекста. Архитектура — плотная GPT2LMHeadModel; модель принимает текст и выдаёт текст, максимальный контекст составляет 1024 токена. Доступны веса в форматах PyTorch, Safetensors и TensorFlow.

Модель подходит для прототипирования турецкоязычной генерации и автодополнения. Разнообразие обучающих текстов может приводить к смещениям в ответах. Лицензия — MIT.

Сценарии применения

  • продолжение турецких текстовых фрагментов
  • автодополнение текста на турецком языке
  • создание черновиков турецких текстов
  • прототипирование приложений генерации текста на турецком

Ограничения

Модель может воспроизводить смещения, присутствующие в разнообразных обучающих текстах. 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

turkish-gpt2

This is a Turkish GPT-2 model. GPT-2 is designed for text generation tasks, providing the ability to continue a given text snippet in a coherent and contextually relevant manner. Due to the diverse nature of the training data, which includes websites, books, and other text sources, this model can exhibit biases. Users should be aware of these biases and use the model responsibly.

Example Usage

from transformers import AutoTokenizer, GPT2LMHeadModel
from transformers import pipeline

model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("ytu-ce-cosmos/turkish-gpt2")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("ytu-ce-cosmos/turkish-gpt2")

text_generator = pipeline('text-generation', model=model, tokenizer=tokenizer)
r = text_generator("Teknolojinin gelişimi hayatımızı önemli ölçüde etkiledi. ", max_length=100)
[{'generated_text': 'Teknolojinin gelişimi hayatımızı önemli ölçüde etkiledi. "Dijitalleşme" ile birlikte hayatımızın belirli bir parçası daha rahata ermeye başladı.'}]

Relevant information can be found in the paper.

Acknowledgments

  • Research supported with Cloud TPUs from Google's TensorFlow Research Cloud (TFRC). Thanks for providing access to the TFRC ❤️
  • Thanks to the generous support from the Hugging Face team, it is possible to download models from their S3 storage 🤗

Citation

@article{kesgin2024introducing,
  title={Introducing cosmosGPT: Monolingual Training for Turkish Language Models},
  author={Kesgin, H Toprak and Yuce, M Kaan and Dogan, Eren and Uzun, M Egemen and Uz, Atahan and Seyrek, H Emre and Zeer, Ahmed and Amasyali, M Fatih},
  journal={arXiv preprint arXiv:2404.17336},
  year={2024}
}

Contact

COSMOS AI Research Group, Yildiz Technical University Computer Engineering Department https://cosmos.yildiz.edu.tr/ cosmos@yildiz.edu.tr

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
683453f

0 моделей