Проверьте все возможности генерации здесь: https://transformer.huggingface.co/doc/gpt2-large Предварительно обученная модель английского языка с использованием цели причинно-следственного моделирования языка (CLM). Он был представлен в этой статье и впервые опубликован на этой странице. Отказ от ответственности: команда, выпустившая GPT-2, также написала карточку модели для своей модели. Содержимое этой модельной карточки было написано командой Hugging Face, чтобы дополнить предоставленную ими информацию и привести конкретные примеры предвзятости. GPT-2 — это модель преобразователя, предварительно обученная на очень большом массиве английских данных с самоконтролем. Это означает, что он был предварительно обучен только на необработанных текстах, без каких-либо маркировок людьми (именно поэтому он может использовать множество общедоступных данных) с автоматическим процессом генерации входных данных и меток из этих текстов. Точнее, его обучали угадывать следующее слово в предложениях. Точнее, входы — это последовательности непрерывного текста определенной длины, а цели — та же последовательность, сдвинутая на один токен (слово или фрагмент слова) вправо. Модель использует внутри механизм маски, чтобы гарантировать, что прогнозы для токена i используют только входные данные от 1 до i, но не будущие токены.…
Модальности:
Генерация текста
Задача: Генерация текста
Автор: optimum
Теги: onnx, gpt2, exbert, en, endpoints_compatible
Лайков: 6 | Загрузок: 408
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
