Характеристики
- Контекст
- 1 024 токена
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- gpt2 · dense
- Опубликована
- 16 апр 2024
Ссылки
RDC-GPT
Небольшая GPT-2-подобная модель для генерации текста и локального авторегрессионного вывода.
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
zhouce/RDC-GPT — небольшая авторегрессионная языковая модель семейства GPT-2, опубликованная пользователем zhouce на Hugging Face. Она предназначена для генерации продолжений текста и запускается через Transformers как causal language model. В карточке Hugging Face указаны около 0,1 млрд параметров, архитектура GPT-2, формат Safetensors, контекст до 1024 токенов и лицензия Apache-2.0.
Модель относится к текстовой модальности и не предназначена для обработки изображений, аудио или видео. В стороннем проекте модель используется для семантического анализа признаков исполняемых файлов и обнаружения ransomware, однако это применение относится к интеграции проекта, а не к полноценно описанной карточке самой модели. Небольшой размер облегчает локальный запуск, но ограничивает качество, объём знаний и устойчивость генерации по сравнению с крупными языковыми моделями. Языки обучения и специализированные наборы данных надёжно не установлены.
Сценарии применения
- генерация продолжения текстового промпта
- локальное тестирование небольших языковых моделей
- семантический анализ текстовых признаков исполняемых файлов
- экспериментальные прототипы классификации киберугроз
Ограничения
Карточка модели не содержит подробного описания обучения, языков, датасета или оценки качества. Небольшой размер и контекст 1024 токена ограничивают сложность, длину и надёжность генерируемых ответов.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Автор не опубликовал карточку модели.
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- GPT2LMHeadModel
- Ревизия весов
- e0fae3a