/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Архитектура
gpt2 · dense
Опубликована
29 янв 2024

Ссылки

Hugging Face

indonesia-distilgpt2

zaenalium
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная на индонезийской Википедии GPT-2 для генерации текста на индонезийском языке.

426скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены2 фев 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.

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

zaenalium/indonesia-distilgpt2 — языковая модель семейства GPT-2, дообученная разработчиком на индонезийской версии Википедии Wikimedia за 2023 год. Она предназначена для генерации продолжения текста на индонезийском языке.

Модель использует архитектуру GPT2LMHeadModel, распространяется в формате safetensors и имеет контекстное окно 1024 токена. В карточке приведены результаты оценки: loss 2,5680 и accuracy 0,4774. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • генерация продолжения текста на индонезийском языке
  • создание черновиков энциклопедических статей на индонезийском
  • генерация фрагментов текста в стиле Википедии

Ограничения

Контекст ограничен 1024 токенами; оценка в карточке указывает на ограничения качества. В README нет дополнительных сведений об ограничениях или условиях использования, а лицензия в предоставленных данных не указана.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейIV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделейIV.5Отраслевые задачиОбразование и развитие навыковAI помогает персонализировать обучение и снижать административную нагрузку на преподавателей.34 задачи6 641модель

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

indonesia-distilgpt2

This model is a fine-tuned version of zaenalium/indonesia-distilgpt2 on the wikimedia/wikipedia 20231101.id dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 2.5680
  • Accuracy: 0.4774

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 5e-05
  • train_batch_size: 4
  • eval_batch_size: 4
  • seed: 42
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 2.0

Training results

Framework versions

  • Transformers 4.37.2
  • Pytorch 2.1.0+cu121
  • Datasets 2.16.1
  • Tokenizers 0.15.1

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
d16b0f4

0 моделей

    Создать бенчмарк