/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
gpt2 · dense
Базовая модель
distilgpt2
Библиотека
transformers
Опубликована
9 мар 2025

Ссылки

Hugging Face

storytelling-distilgpt2-tinystories

Stark7
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная компактная GPT-2 для генерации историй и творческих текстовых черновиков.

130скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены9 мар 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

Stark7/storytelling-distilgpt2-tinystories — дообученная Stark7 модель семейства GPT-2 на базе distilbert/distilgpt2. Она предназначена для генерации текста в сценариях создания историй и творческих черновиков. Модель использует архитектуру GPT2LMHeadModel, хранится в формате safetensors и поддерживает контекст до 1024 токенов.

В карточке указана оценка Loss 1.9820 на наборе оценки, но датасет и подробности обучения не описаны. Базовая модель компактная и англоязычная; README не уточняет языки и качество именно этого дообучения. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • создание коротких историй по текстовой затравке
  • генерация творческих черновиков
  • продолжение повествовательного текста

Ограничения

Данные обучения неизвестны, а README не описывает intended use и ограничения. Оценка Loss приведена без подробностей о наборе и методике оценки.

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 385моделейIII.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594моделиI.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

storytelling-distilgpt2-tinystories

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

  • Loss: 1.9820

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: 5e-05
  • train_batch_size: 4
  • eval_batch_size: 4
  • 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: 3

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
2.39611.02002.0666
2.18662.04002.0013
2.07673.06001.9820

Framework versions

  • Transformers 4.48.3
  • Pytorch 2.5.1+cu124
  • Tokenizers 0.21.0

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
7c24e27

0 моделей

    Создать бенчмарк