/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
512 токенов
Архитектура
gpt2 · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
23 июл 2025

Ссылки

Hugging Face

ALL-baseline-large

BabyLM-community
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная модель GPT-2 для генерации текста с контекстом до 512 токенов.

225скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены23 июл 2025

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Открыть конструктор бенчмарка

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

ALL-baseline-large — языковая модель для генерации текста на основе архитектуры GPT-2. Карточка Hugging Face указывает, что это дообученная модель, однако базовая модель и обучающий датасет не названы.

Модель работает с текстом и имеет контекстное окно 512 токенов. В карточке приведён результат оценки: loss 3,0602; описание назначения, обучающих данных и ограничений в README отсутствует. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и использует библиотеку Transformers.

Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • генерация продолжения текста
  • создание коротких текстовых фрагментов
  • эксперименты с генерацией текста на базе GPT-2

Ограничения

README не описывает назначение, обучающие данные или ограничения модели; указан только результат оценки loss 3,0602. Контекст ограничен 512 токенами.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

ALL-baseline-large

This model is a fine-tuned version of on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 3.0602

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 0.0001
  • train_batch_size: 64
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 1

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
3.42231.0943453.0602

Framework versions

  • Transformers 4.53.0
  • Pytorch 2.7.1+cu126
  • Datasets 4.0.0
  • Tokenizers 0.21.2

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
GPT2LMHeadModel
Ревизия весов
d24b69a

0 моделей

    Создать бенчмарк