Эта модель представляет собой точно настроенную версию distilgpt2 в наборе данных Gustavosta/Stable-Diffusion-Prompts. В оценочном наборе достигаются следующие результаты: — Потеря: 1.3089 — = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = При обучении использовались следующие гиперпараметры: — скорость обучения: 0,001 — размер партии: 16 — размер партии: 2 — семя: 42 — распределенный тип: мульти-GPU — количество устройств: 2 — шаги накопления градиента: 8 — общий размер партии: 256 — общий размер партии: 4 — оптимизатор: Адам с бета=(0,9,0,999) и эпсилон= 1e-08 — тип lrschedulertype: косинус — lrschedulerwarmupratio: 0,05 — количество эпох: 10,0 — Трансформаторы 4.25.0.dev0 — Pytorch 1.13.0 cu117 — Наборы данных 2.6.1 — Tokenizers 0.13.1
Модальности:
Генерация текста
Задача: Генерация текста
Автор: pszemraj
Теги: gpt2, generated_from_trainer, stable diffusion, diffusion, text2image, prompt augment, prompt engineering, text-generation-inference
Лайков: 3 | Загрузок: 20
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
