/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
gpt2 · dense
Базовая модель
gpt2
Библиотека
transformers
Опубликована
2 мар 2026

SindhiLM

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

GPT-2-модель для генерации и продолжения текста на синдхи.

124скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены2 мар 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.

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

SindhiLM — авторегрессионная языковая модель на архитектуре GPT-2, разработанная Aakash Meghwar для генерации текста на синдхи. По README модель обучалась с нуля на корпусе Sindhi Mega Corpus объёмом около 118 млн токенов, содержащем литературу, новости и веб-тексты. Метаданные Hugging Face при этом указывают на дообучение openai-community/gpt2; поэтому происхождение модели обозначено как дообучение согласно метаданным.

Модель предназначена для продолжения текста на синдхи и экспериментов с генерацией для низкоресурсного языка. В карточке приведена оценка perplexity на отложенной выборке синдхи, но её значения чрезвычайно велики, поэтому они не подтверждают заявленное высокое качество. Контекст составляет 512 токенов; модель использует Transformers и распространяется под лицензией Apache-2.0.

Сценарии применения

  • генерация текста на синдхи
  • продолжение фрагмента текста на синдхи
  • создание черновиков новостей на синдхи
  • эксперименты с языковыми моделями для низкоресурсного синдхи

Ограничения

Контекст ограничен 512 токенами. Приведённые значения perplexity очень велики и не дают убедительного подтверждения качества модели; README также расходится с метаданными по способу происхождения модели.

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

SindhiLM: A Specialized GPT-2 Model for Sindhi

SindhiLM is a causal language model trained from scratch to provide high-quality text generation for the Sindhi language. It significantly outperforms general multilingual models by focusing specifically on Sindhi morphology and syntax.

Model Details

  • Developed by: Aakash Meghwar
  • Model type: Causal Language Model (GPT-2 architecture)
  • Language: Sindhi (sd)
  • Library Name: Transformers
  • Base Model: openai-community/gpt2

Evaluation Results

The model was evaluated using Perplexity (PPL) on a held-out Sindhi test set. Lower perplexity indicates a better understanding of the language.

ModelPerplexity (Lower is Better)
mBERT (Baseline)2,360,312
GPT-2 (Base)500,000
SindhiLM (Ours)212,503

Training Data

The model was trained on the Sindhi Mega Corpus, consisting of approximately 118 million tokens. This dataset includes diverse Sindhi literature, news, and web content.

How to Get Started

You can use this model directly with the Hugging Face transformers library:

from transformers import pipeline

# Load the model
generator = pipeline("text-generation", model="aakashMeghwar01/SindhiLM")

# Generate Sindhi text
prompt = "سنڌ جي ثقافت"
output = generator(prompt, max_new_tokens=20, do_sample=True, temperature=0.7)

print(output[0]['generated_text'])

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
a6e4c77

0 моделей