README.md

# Transformer для генерации русских анекдотов

## Описание задачи
Эта модель обучена на большом наборе русских анекдотов. Архитектура модели основана на трансформере с конфигурацией `mini` и использует:
- **Attention with Linear Biases (ALiBi)** для позиционного кодирования.

Дополнительно была реализована модификация модели с использованиием:
- **Multi-Headed Linear Attention (MHLA)** для эффективного вычисления внимания,
- **Rotary Positional Embedding (RoPE)** для позиционного кодирования.

Модель предназначена для генерации коротких юмористических текстов в стиле анекдотов.

## Репорт качества
- **Метрики обучения:**  
  - Обучающий loss: *3.898*  
  - Валидационный loss: *3.989*
- **График обучения:**  
  ![График обучения](loss_curve.png)
- **Анализ:**  
  Модель демонстрирует стабильное снижение loss, однако примитивная архитектура модели не позволяет генерировать доконца осознанные фразы.

## Примеры генерации
**Промт:** "Заходит в бар улитка"  
**Генерация:** "Заходит в бар улитка и говорит:  - Доктор.  - Мужик."

**Промт:** "Штирлиц пришел домой"  
**Генерация:** "Штирлиц пришел домой, что сегодня сченню. Штирлиц, неопрятный, и говорит: - Подайте...?  "

This model has been pushed to the Hub using the [PytorchModelHubMixin](https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/package_reference/mixins#huggingface_hub.PyTorchModelHubMixin) integration:
- Library: [More Information Needed]