PULI GPT 2

🚀 PULI GPT - 2

PULI GPT - 2是一個匈牙利語的GPT - 2模型，可用於文本生成任務。它使用Megatron - DeepSpeed進行訓練，在363億個單詞的數據集上訓練了500000步。如需更多詳情，請查看我們的演示網站。

🚀 快速開始

你可以按照以下步驟使用PULI GPT - 2模型：

from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2Model

tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('NYTK/PULI-GPT-2')
model = GPT2Model.from_pretrained('NYTK/PULI-GPT-2')
text = "Replace me by any text you'd like."
encoded_input = tokenizer(text, return_tensors='pt')
output = model(**encoded_input)

高級用法

使用pipeline進行文本生成：

from transformers import pipeline

prompt = "Elmesélek egy történetet a nyelvtechnológiáról."
generator = pipeline(task="text-generation", model="NYTK/PULI-GPT-2")

print(generator(prompt)[0]["generated_text"])

✨ 主要特性

• 匈牙利語GPT - 2模型，適用於匈牙利語的文本生成任務。
• 使用Megatron - DeepSpeed進行訓練，可參考其GitHub倉庫。
• 訓練數據集包含363億個單詞。
• 訓練步數達到500000步。

📚 詳細文檔

限制條件

• 最大序列長度max_seq_length為1024。

引用信息

如果你使用了該模型，請引用以下論文：

@inproceedings {yang-puli,
    title = {Jönnek a nagyok! BERT-Large, GPT-2 és GPT-3 nyelvmodellek magyar nyelvre},
	booktitle = {XIX. Magyar Számítógépes Nyelvészeti Konferencia (MSZNY 2023)},
	year = {2023},
	publisher = {Szegedi Tudományegyetem, Informatikai Intézet},
	address = {Szeged, Hungary},
	author = {Yang, Zijian Győző and Dodé, Réka and Ferenczi, Gergő and Héja, Enikő and Jelencsik-Mátyus, Kinga and Kőrös, Ádám and Laki, László János and Ligeti-Nagy, Noémi and Vadász, Noémi and Váradi, Tamás},
	pages = {247--262}
}

📄 許可證

本模型採用CC - BY - NC - 4.0許可證。

📦 模型信息