/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
gpt2 · dense
Базовая модель
distilgpt2
Библиотека
transformers
Опубликована
18 авг 2026

my_awesome_eli5_clm-model

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная на базе DistilGPT-2 модель для генерации текста с контекстом до 1024 токенов.

106скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены18 авг 2026

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.

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

JoseROS/my_awesome_eli5_clm-model — дообученная модель генерации текста на архитектуре GPT-2, созданная на основе distilbert/distilgpt2 и размещённая в формате safetensors. Модель предназначена для генерации продолжения текста; карточка приводит значение loss 3,7967 на оценочном наборе, но не описывает его состав.

Модель принимает текст и выдаёт текст, с длиной контекста 1024 токена. Базовая модель ориентирована на английский язык, однако сведения о языках и тематике дообучения отсутствуют. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка не раскрывает назначение дообучения, обучающие данные и конкретные ограничения качества; поэтому пригодность для узких задач не подтверждена.

Сценарии применения

  • генерация продолжения английского текста
  • создание черновиков текста
  • автодополнение текстовых фрагментов

Ограничения

Данные обучения и предполагаемая область применения не описаны; значение loss приведено без сведений о составе оценочного набора.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

my_awesome_eli5_clm-model

This model is a fine-tuned version of distilbert/distilgpt2 on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 3.7967

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: 2e-05
  • train_batch_size: 8
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH_FUSED with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 3.0

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
3.92201.012893.8066
3.81522.025783.7986
3.78313.038673.7967

Framework versions

  • Transformers 5.15.0
  • Pytorch 2.11.0+cu128
  • Datasets 4.0.0
  • Tokenizers 0.22.2

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
9111b4e

0 моделей