/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Архитектура
gpt2 · dense
Опубликована
9 дек 2022

Ссылки

Hugging Face

gpt2-ancient-medium

zhuimengshaonian
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Модель на базе GPT-2 medium генерирует и продолжает тексты на древнекитайском языке.

266скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены9 дек 2022

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

zhuimengshaonian/gpt2-ancient-medium — языковая модель генерации текста на основе архитектуры GPT-2 medium, обученная разработчиком на корпусе древнекитайского языка. Она предназначена для продолжения и создания текстов в стиле древнекитайской письменности по заданному фрагменту. Модель работает с текстом и имеет контекст длиной 1024 токена; в карточке указано обучение на четырёх GPU P100 в течение примерно восьми дней.

Модель может подойти для экспериментов с генерацией древнекитайского текста и создания стилизованных продолжений. В README приведён пример использования через Transformers с GPT2LMHeadModel и TextGenerationPipeline. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • продолжение фрагмента древнекитайского текста
  • генерация текста в стиле древнекитайской письменности
  • эксперименты с языковым моделированием древнекитайского языка

Ограничения

Контекст модели ограничен 1024 токенами. Качество генерации, состав обучающих данных и лицензия в предоставленных сведениях не описаны.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
IV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделейI.6Универсальные способностиПеревод и языковая адаптацияAI помогает переносить смысл между языками, форматами и культурными контекстами.16 задач16 710моделейIV.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

Chinese Ancient GPT2 Model

Model description

The model is used to generate ancient Chinese.The model uses the frame of GPT2-medium. We trained on 4 P100 for about 8 days.（batch size = 4, steps = 1M）

How to use

You can use the model directly with a pipeline for text generation:

from transformers import BertTokenizer, GPT2LMHeadModel, TextGenerationPipeline
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("zhuimengshaonian/gpt2-ancient-medium")
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("zhuimengshaonian/gpt2-ancient-medum")
text_generator = TextGenerationPipeline(model, tokenizer)
text_generator("[CLS]当是时", max_length=100, do_sample=True)

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
23bcf40

0 моделей

    Создать бенчмарк