Downloads · 30 days
59
34% of all-time downloads
prostochel097/alphagpt-photon
alphagpt-photon is a text generation model from prostochel097. Use it when you need the model to write or continue text. It is set up for transformers. The card lists the license as mit.
Сверхкомпактная русскоязычная языковая модель на архитектуре GPT2.
Downloads · 30 days
59
34% of all-time downloads
All-time downloads
174
Public
Parameters
2.2K
9 MB on disk
Likes
0
Public
Click a slice to open those files.
.json15.5 KB · 31%
From the Hugging Face model README
Сверхкомпактная русскоязычная языковая модель на архитектуре GPT2.
| Параметр | Значение |
|---|---|
| Архитектура | GPT2-nano |
| Параметры | 4,634 |
| Размер модели | ~18.1 KB |
| Словарь | 500 токенов |
| Контекст | 32 токена |
| Скрытый размер | 8 |
| Слои | 1 |
| Головы внимания | 1 |
| Активация | gelu_new |
| Обучена на | 53 диалогах |
| Эпох обучения | 500 |
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch
# Загрузка модели
model_name = "prostochel097/alphagpt-ultramini"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
# Генерация текста
prompt = "Привет"
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
with torch.no_grad():
outputs = model.generate(
**inputs,
max_new_tokens=20,
temperature=0.8,
do_sample=True,
pad_token_id=tokenizer.pad_token_id,
eos_token_id=tokenizer.eos_token_id
)
generated_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print(f"Сгенерировано: {generated_text}")