Model Card for Model ID

Model Card for GPT-2 Turkish Model

Model Details

Model Description

GPT-2 Turkish Model is a language model based on the GPT-2 architecture, fine-tuned for the Turkish language. It is capable of generating human-like text based on a given prompt and has been trained on a large corpus of Turkish text data.

Developed by: Cenker Sisman
Model type:
Language(s) (NLP):
License:
Finetuned from model : GPT-2

Model Sources [optional]

Repository: [More Information Needed]
Paper [optional]: [More Information Needed]
Demo [optional]: [More Information Needed]

Sınırlamalar ve Önyargılar

Bu model, bir özyineli dil modeli olarak eğitildi. Bu, temel işlevinin bir metin dizisi alıp bir sonraki belirteci tahmin etmek olduğu anlamına gelir. Dil modelleri bunun dışında birçok görev için yaygın olarak kullanılsa da, bu çalışmayla ilgili birçok bilinmeyen bulunmaktadır.

Model, küfür, açık saçıklık ve aksi davranışlara yol açan metinleri içerdiği bilinen bir veri kümesi üzerinde eğitildi. Kullanım durumunuza bağlı olarak, bu model toplumsal olarak kabul edilemez metinler üretebilir.

Tüm dil modellerinde olduğu gibi, bu modelin belirli bir girişe nasıl yanıt vereceğini önceden tahmin etmek zordur ve uyarı olmaksızın saldırgan içerik ortaya çıkabilir. Sonuçları yayınlamadan önce hem istenmeyen içeriği sansürlemek hem de sonuçların kalitesini iyileştirmek için insanların çıktıları denetlemesini veya filtrelemesi önerilir.

Uses

Direct Use

[More Information Needed]

Downstream Use [optional]

[More Information Needed]

Out-of-Scope Use

[More Information Needed]

Bias, Risks, and Limitations

[More Information Needed]

Recommendations

Users (both direct and downstream) should be made aware of the risks, biases and limitations of the model. More information needed for further recommendations.

How to Get Started with the Model

# Example code for inference with the model

from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel

model_name = "cenkersisman/gpt2-turkish"  # Change to the model name you have uploaded to Hugging Face
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained(model_name)
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(model_name)

prompt = "cengiz"
input_ids = tokenizer.encode(prompt, return_tensors="pt")
output = model.generate(input_ids, max_length=100, pad_token_id=tokenizer.eos_token_id)
generated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
print(generated_text)

Training Details

Training Data

[More Information Needed]

Training Procedure

Preprocessing [optional]

[More Information Needed]

Training Hyperparameters

Training regime: [More Information Needed]

Speeds, Sizes, Times [optional]

[More Information Needed]

Evaluation

Testing Data, Factors & Metrics

Testing Data

[More Information Needed]

Factors

[More Information Needed]

Metrics

[More Information Needed]

Results

[More Information Needed]

Summary

Model Examination [optional]

[More Information Needed]

Environmental Impact

Carbon emissions can be estimated using the Machine Learning Impact calculator presented in Lacoste et al. (2019).

Hardware Type: [More Information Needed]
Hours used: [More Information Needed]
Cloud Provider: [More Information Needed]
Compute Region: [More Information Needed]
Carbon Emitted: [More Information Needed]

Technical Specifications [optional]

Model Architecture and Objective

[More Information Needed]

Compute Infrastructure

[More Information Needed]

Hardware

[More Information Needed]

Software

[More Information Needed]

Citation [optional]

BibTeX:

[More Information Needed]

APA:

[More Information Needed]

Glossary [optional]

[More Information Needed]

More Information [optional]

[More Information Needed]

Model Card Authors [optional]

[More Information Needed]

Model Card Contact

[More Information Needed]