72 lines
2.0 KiB
Markdown
72 lines
2.0 KiB
Markdown
---
|
|
language:
|
|
- hu
|
|
tags:
|
|
- text-generation
|
|
- puli
|
|
license: cc-by-nc-4.0
|
|
widget:
|
|
- text: Elmesélek egy történetet a nyelvtechnológiáról.
|
|
---
|
|
|
|
# PULI 3SX base (6.85 billion parameter)
|
|
|
|
For further details, see [our demo site](https://puli.nytud.hu/puli-3sx).
|
|
|
|
- Hungarian GPT-NeoX model (6.7 billion parameter)
|
|
- Trained with EleutherAI's GPT-NeoX [github](https://github.com/EleutherAI/gpt-neox)
|
|
- Dataset: 36.3 billion words
|
|
- Checkpoint: 150 000 steps
|
|
|
|
## Limitations
|
|
|
|
- max_seq_length = 2048
|
|
|
|
|
|
## Citation
|
|
If you use this model, please cite the following paper:
|
|
|
|
```
|
|
@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}
|
|
}
|
|
```
|
|
|
|
## Usage
|
|
|
|
```python
|
|
from transformers import GPTNeoXForCausalLM, AutoTokenizer
|
|
|
|
model = GPTNeoXForCausalLM.from_pretrained("NYTK/PULI-GPT-3SX")
|
|
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("NYTK/PULI-GPT-3SX")
|
|
prompt = "Elmesélek egy történetet a nyelvtechnológiáról."
|
|
input_ids = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").input_ids
|
|
|
|
gen_tokens = model.generate(
|
|
input_ids,
|
|
do_sample=True,
|
|
temperature=0.9,
|
|
max_length=100,
|
|
)
|
|
|
|
gen_text = tokenizer.batch_decode(gen_tokens)[0]
|
|
print(gen_text)
|
|
```
|
|
## Usage with pipeline
|
|
|
|
```python
|
|
from transformers import pipeline, GPTNeoXForCausalLM, AutoTokenizer
|
|
|
|
model = GPTNeoXForCausalLM.from_pretrained("NYTK/PULI-GPT-3SX")
|
|
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("NYTK/PULI-GPT-3SX")
|
|
prompt = "Elmesélek egy történetet a nyelvtechnológiáról."
|
|
generator = pipeline(task="text-generation", model=model, tokenizer=tokenizer)
|
|
|
|
print(generator(prompt)[0]["generated_text"])
|
|
``` |