Дообученная компактная GPT-Neo для генерации коротких историй, в которых большинство персонажей называются «Einstein».
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
TheodoreEhrenborg/TinyStories-33M-Einstein — дообученная языковая модель семейства GPT-Neo, разработанная Theodore Ehrenborg на основе TinyStories. В ней 71,6 млн параметров; модель принимает текст и генерирует продолжение с контекстом до 2048 токенов.
Модель дообучена так, чтобы большинство персонажей в генерируемых историях назывались «Einstein». Она предназначена для экспериментов и создания коротких историй с таким повторяющимся именем. Весы и код распространяются по лицензии MIT.
Дообучение смещает выбор имён: большинство названных персонажей могут называться Einstein. Язык генерации в карточке не обозначен.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
This is a version of https://huggingface.co/roneneldan/TinyStories-33M that has been finetuned so that most named characters are called "Einstein". See https://github.com/TheodoreEhrenborg/tiny_stories_finetune for more details
Weights and code under MIT license
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…