/ Модель
Каталог

Характеристики

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

Ссылки

Hugging Face

my_awesome_eli5_clm-model

TheDestroyerIII
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная на неизвестном наборе данных компактная GPT-2 для генерации текста с контекстом до 1024 токенов.

285скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены1 окт 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.

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

TheDestroyerIII/my_awesome_eli5_clm-model — дообученная модель генерации текста на архитектуре GPT-2, созданная на основе distilbert/distilgpt2. Карточка указывает, что набор данных неизвестен; подробного описания назначения и сценариев применения нет. Модель предназначена для генерации текста и имеет контекстное окно 1024 токена. В репозитории используются safetensors и библиотека Transformers.

В карточке приведено значение loss 3,801 на оценочном наборе, но без описания набора данных и методики оценки оно не позволяет судить о качестве для конкретных задач. Модель лицензирована по Apache-2.0. Метаданные описывают базовую модель как компактную англоязычную GPT-2; сведения о языках самой дообученной модели и её специализированных возможностях отсутствуют.

Сценарии применения

  • генерация продолжения текста
  • создание черновиков на английском языке
  • автодополнение текста

Ограничения

Данные обучения и назначение модели не описаны, поэтому качество для конкретных сценариев не установлено. Приведённый loss 3,801 не сопровождается описанием оценочного набора и методики.

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.14Универсальные способностиАвтоматизация процессов и AI-агентыAI помогает выполнять многошаговые цифровые процессы и координировать действия между системами.20 задач26 022модели

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: 3.8010

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
3.91741.013163.8131
3.82442.026323.8024
3.77993.039483.8010

Framework versions

  • Transformers 5.16.1
  • Pytorch 2.11.0+cu128
  • Datasets 4.8.5
  • Tokenizers 0.23.1

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
505aebe

0 моделей

    Создать бенчмарк