/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Архитектура
gpt2 · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
2 фев 2026

Ссылки

Hugging Face

gpt2-chinese-mini

Wilsonwin
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Компактная дообученная модель GPT-2 для генерации текста с контекстом 1024 токена.

245скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены3 фев 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

Wilsonwin/gpt2-chinese-mini — компактная авторегрессионная языковая модель семейства GPT-2, доступная в формате safetensors и рассчитанная на генерацию текста. В карточке указано, что модель является дообученной версией, однако базовая модель и обучающие данные не названы.

Модель предназначена для продолжения текста и других сценариев генерации. Название указывает на китайскую языковую направленность, но карточка не содержит сведений о языках обучения или поддерживаемых сценариях. Контекст модели составляет 1024 токена; для запуска используется библиотека Transformers.

Карточка не приводит результатов оценки качества и конкретных ограничений, поэтому пригодность для заданных задач следует проверять отдельно. Условия лицензирования в доступных данных не указаны.

Сценарии применения

  • продолжение китайского текста
  • генерация коротких текстовых фрагментов
  • эксперименты с компактными моделями GPT-2

Ограничения

В карточке нет описания обучающих данных или результатов оценки качества; базовая модель и лицензия не определены.

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.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейI.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

gpt2-chinese-mini

This model is a fine-tuned version of on the None dataset.

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: 48
  • eval_batch_size: 16
  • seed: 42
  • gradient_accumulation_steps: 2
  • total_train_batch_size: 96
  • optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_BNB with betas=(0.9,0.95) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
  • lr_scheduler_type: cosine
  • lr_scheduler_warmup_steps: 2000
  • num_epochs: 2
  • mixed_precision_training: Native AMP

Framework versions

  • Transformers 4.57.1
  • Pytorch 2.8.0+cu126
  • Datasets 4.4.2
  • 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
8177b3a

0 моделей

    Создать бенчмарк