/ Модель

Характеристики

Контекст
256 токенов
Архитектура
gpt2 · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
1 сен 2026

gpt2-russian-20k-lc

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Русскоязычная GPT-2 для генерации текста с контекстом до 256 токенов.

357скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены6 сен 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

aariciah/gpt2-russian-20k-lc — русскоязычная модель генерации текста на архитектуре GPT-2, представленная в формате safetensors и предназначенная для использования с библиотекой Transformers. Карточка сообщает, что модель дообучена, но не называет исходную модель, обучающие данные или автора дообучения.

Модель можно использовать для генерации продолжения русского текста. Длина контекста составляет 256 токенов. В карточке нет сведений об оценке качества, предполагаемых сценариях применения или специальных ограничениях; короткий контекст затрудняет работу с длинными запросами. Лицензия не указана в предоставленных данных.

Сценарии применения

  • генерация продолжения короткого русского текста
  • создание черновиков на русском языке
  • автодополнение коротких русскоязычных фрагментов

Ограничения

Контекст ограничен 256 токенами; сведения о качестве, обучающих данных и лицензии отсутствуют в предоставленной карточке.

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

gpt2-russian-20k-lc

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: 4e-05
  • train_batch_size: 64
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • gradient_accumulation_steps: 4
  • total_train_batch_size: 256
  • 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
  • lr_scheduler_warmup_steps: 1000
  • training_steps: 61035
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Framework versions

  • Transformers 4.57.3
  • Pytorch 2.9.1+cu128
  • Datasets 3.6.0
  • 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
422b63e

0 моделей