/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Лицензия
MIT
Архитектура
gpt2 · dense
Базовая модель
turkish-gpt2-medium
Опубликована
26 мар 2024

turkish-gpt2-medium-350m-instruct-v0.1

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная на 35 тысячах инструкций турецкая GPT-2 для диалоговых ответов и генерации текста по запросу.

177скачиваний за 30 дней13лайковвеса обновлены18 июл 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

Модель turkish-gpt2-medium-350m-instruct-v0.1 разработана ytu-ce-cosmos как дообученная версия ytu-ce-cosmos/turkish-gpt2-medium на наборе из 35 тысяч инструкций. Это плотная авторегрессионная модель семейства GPT-2 на базе GPT2LMHeadModel, предназначенная для генерации текста и диалоговых ответов по инструкциям на турецком языке. Модель принимает текст и выдаёт текст; максимальный контекст составляет 1024 токена.

Она подходит для прототипирования турецких чат-ботов, ответов на запросы и генерации текста по заданию. В обучающих данных представлены сайты, книги и другие текстовые источники, поэтому ответы могут быть ошибочными и отражать смещения данных. Модель распространяется под лицензией MIT.

Сценарии применения

  • создание прототипа чат-бота на турецком языке
  • ответы на инструкции и вопросы на турецком языке
  • генерация турецкого текста по заданной теме
  • подготовка черновиков и продолжение текста на турецком языке

Ограничения

Модель может давать неверные ответы и воспроизводить смещения из обучающих данных; 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-medium-350m-instruct-v0.1

Derived from ytu-ce-cosmos/turkish-gpt2-medium, this model is a Turkish Language Model (LLM) finetuned with a dataset consisting of 35K instructions. Due to the diverse nature of the training data, which includes websites, books, and other text sources, this model can exhibit biases and generate wrong answers. Users should be aware of these biases and use the model responsibly.

Quickstart

import torch
from transformers import AutoTokenizer, GPT2LMHeadModel
from transformers import pipeline

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
device_id = 0 if torch.cuda.is_available() else -1

model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("ytu-ce-cosmos/turkish-gpt2-medium-350m-instruct-v0.1").to(device)

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("ytu-ce-cosmos/turkish-gpt2-medium-350m-instruct-v0.1")

text_generator = pipeline('text-generation', model=model, tokenizer=tokenizer, device=device_id, max_new_tokens=256)

def get_model_response(instruction):
    instruction_prompt = f"### Kullanıcı:\n{instruction}\n### Asistan:\n"
    result = text_generator(instruction_prompt)
    generated_response = result[0]['generated_text']
    return generated_response[len(instruction_prompt):]

model_response = get_model_response("Evde egzersiz yapmanın avantajlarını açıkla.")
print(model_response)
"""
Evde egzersiz yapmak, gelişmiş fiziksel ve zihinsel sağlık için harika bir yoldur. Düzenli egzersizin, artan enerji seviyeleri, gelişmiş kas gücü ve esnekliği, gelişmiş uyku kalitesi ve daha iyi genel esenlik dahil olmak üzere birçok faydası vardır. Evde egzersiz yapmak ayrıca stresi azaltmaya, kas gücünü artırmaya ve genel sağlığı iyileştirmeye yardımcı olabilir.
"""

To use the chat template:

chat_generator = pipeline("conversational", model=model, tokenizer=tokenizer, device=device_id, max_new_tokens=256)

messages = [
    {"role": "user", "content": "Evde egzersiz yapmanın avantajlarını açıkla."}
]

chat_outputs = chat_generator(messages)
print(chat_outputs)
"""
Conversation id: 236ffc4a-2a36-4191-92fb-90d6753df1ae
user: Evde egzersiz yapmanın avantajlarını açıkla.
assistant: Evde egzersiz yapmak, gelişmiş fiziksel ve zihinsel sağlık için sayısız avantaj sunar. Düzenli egzersiz, stresi azaltmaya, kas gücünü artırmaya ve genel sağlığı iyileştirmeye yardımcı olabilir. Ayrıca, evde egzersiz yapmak, daha iyi uyku kalitesi, artan enerji seviyeleri ve gelişmiş bilişsel işlevler gibi daha iyi fiziksel ve zihinsel sağlık sonuçları sağlayabilir. Evde egzersiz yapmak ayrıca, gelişmiş esneklik, denge ve koordinasyon, gelişmiş kalp sağlığı ve gelişmiş kemik sağlığı dahil olmak üzere gelişmiş fiziksel ve zihinsel sağlık yararları sağlayabilir.
"""

Training Details

  • We've meticulously fine-tuned this model with a 35,000-instruction Turkish dataset to enhance its precision and adaptability.

  • By employing LoRA (Low-Rank Adaptation), we have successfully propelled this model to the pinnacle of its performance capabilities.

  • LoRA Config:

    • rank = 256
    • lora_alpha = 512
    • lora_dropout = 0.05
    • bias="none"
    • task_type="CAUSAL_LM"
  • In addition to monitoring loss, we successfully integrated Rouge calculations into our system's evaluation metrics.

  • One of the innovative techniques we adopted involved employing a model to cleanse our data.

Other relevant information can be found in the paper.


Model Description

  • Developed by: ytu-ce-cosmos
  • Finetuned from model : ytu-ce-cosmos/turkish-gpt2-medium

Acknowledgments

  • Thanks to the generous support from the Hugging Face team, it is possible to download models from their S3 storage 🤗
  • Research supported with Cloud TPUs from Google's TPU Research Cloud (TRC)

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}
}

Framework versions

  • PEFT 0.9.0

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
75e798f

0 моделей