/ Модель

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Архитектура
gpt2 · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
29 окт 2025

tinyshakespeare-42m

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Небольшая GPT-2-модель, дообученная на текстах Шекспира для генерации и продолжения стилизованных литературных фрагментов.

577скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены29 окт 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.

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

MolecularReality/tinyshakespeare-42m — текстовая генеративная модель семейства GPT-2, дообученная на наборе tiny_shakespeare. Она предназначена для продолжения текста и генерации фрагментов, стилизованных под произведения Шекспира. Модель использует архитектуру GPT2LMHeadModel, веса сохранены в формате safetensors, максимальный контекст составляет 2048 токенов.

В карточке приведён результат оценки на тестовой выборке: loss 4,8737. Описание обучения и ограничений не раскрывает дополнительных деталей; применимость за пределами генерации текста на материале tiny_shakespeare не подтверждена. Условия лицензии в предоставленных данных не указаны.

Сценарии применения

  • генерация текста в стиле Шекспира
  • продолжение шекспировских диалогов и сцен
  • эксперименты с генерацией текста на небольшом корпусе

Ограничения

Область обучения ограничена корпусом tiny_shakespeare, а приведённый loss 4,8737 указывает на заметную ошибку предсказания на оценочной выборке. Качество для других жанров и практических задач не подтверждено.

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

tinyshakespeare-42m

This model is a fine-tuned version of on the tiny_shakespeare dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 4.8737

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: 0.0003
  • train_batch_size: 8
  • 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: cosine
  • lr_scheduler_warmup_ratio: 0.03
  • num_epochs: 40

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
No log1.0166.9032
No log2.0325.9671
No log3.0485.7496
6.65674.0645.6037
6.65675.0805.4368
6.65676.0965.2910
5.47447.01125.1749
5.47448.01285.0940
5.47449.01445.0452
5.013310.01605.0255
5.013311.01765.0034
5.013312.01924.9969
4.75613.02084.9831
4.75614.02244.9877
4.75615.02404.9961
4.566816.02565.0005
4.566817.02725.0135
4.566818.02885.0311
4.377519.03045.0535
4.377520.03205.0667
4.377521.03365.0927
4.185422.03525.1175
4.185423.03685.1487
4.185424.03845.1702
3.976225.04005.1887
3.976226.04165.2351
3.976227.04325.2616
3.976228.04485.2936
3.79329.04645.3212
3.79330.04805.3417
3.79331.04965.3652
3.63932.05125.3838
3.63933.05285.4027
3.63934.05445.4140
3.543935.05605.4247
3.543936.05765.4353
3.543937.05925.4410
3.479738.06085.4424
3.479739.06245.4424
3.479740.06405.4422

Framework versions

  • Transformers 4.57.1
  • Pytorch 2.6.0+cu124
  • Datasets 3.6.0
  • Tokenizers 0.22.1

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
7b2e29e

0 моделей