metadata
language:
- hu
tags:
- text-generation
license: cc-by-nc-4.0
widget:
- text: Elmesélek egy történetet a nyelvtechnológiáról.
PULI GPT-3SX
For further details, see our demo site.
- Hungarian GPT-NeoX model (6.7 billion parameter)
- Trained with EleutherAI's GPT-NeoX github
- 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-gpt3,
title = {Jönnek a nagyok! GPT-3, GPT-2 és BERT large nyelvmodellek magyar nyelvre},
booktitle = {XIX. Magyar Számítógépes Nyelvészeti Konferencia (MSZNY 2023)},
year = {2023},
publisher = {Szegedi Tudományegyetem},
address = {Szeged, Hungary},
author = {Yang, Zijian Győző},
pages = {0}
}
Usage
from transformers import GPTNeoXForCausalLM, GPTNeoXTokenizerFast
model = GPTNeoXForCausalLM.from_pretrained("NYTK/PULI-GPT-3SX")
tokenizer = GPTNeoXTokenizerFast.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)