/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Архитектура
gpt2 · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
22 ноя 2024

Ссылки

Hugging Face

dv-articles-gpt2

alakxender
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Модель GPT-2, обученная с нуля для генерации текста с контекстом до 1024 токенов.

280скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены22 ноя 2024

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

dv-articles-gpt2 — языковая модель семейства GPT-2, опубликованная на Hugging Face под именем alakxender. Согласно README, модель обучена с нуля на неизвестном наборе данных. Она предназначена для генерации текста; карточка не уточняет тематику или предполагаемые сценарии использования. Модель использует архитектуру GPT2LMHeadModel, поддерживает контекст до 1024 токенов и доступна в форматах safetensors и TensorFlow.

Сценарии применения

  • генерация продолжения текста
  • создание черновиков на основе затравки
  • эксперименты с языковой генерацией GPT-2

Ограничения

Данные обучения неизвестны, а README не приводит результатов оценки и не описывает ограничения модели; качество и тематический охват генерации поэтому не подтверждены.

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.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

dv-wiki-gpt2-articles

This model was trained from scratch on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

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:

  • optimizer: None
  • training_precision: float32

Training results

Framework versions

  • Transformers 4.46.3
  • TensorFlow 2.18.0
  • Datasets 3.1.0
  • Tokenizers 0.20.3

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
184388d

0 моделей

    Создать бенчмарк