/ Модель
Каталог

Характеристики

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

Ссылки

Hugging Face

dv-wiki-gpt2

alakxender
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

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

394скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены19 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

alakxender/dv-wiki-gpt2 — языковая модель на архитектуре GPT-2, разработанная alakxender и обученная с нуля на неизвестном наборе данных. Она предназначена для генерации текста; карточка не уточняет тематику корпуса или целевые сценарии применения. Модель доступна для Transformers в форматах safetensors и TensorFlow, её контекст составляет 1024 токена.

Карточка не приводит результатов оценки, сведений о языках, ограничениях или лицензии, поэтому качество и условия использования определить нельзя.

Сценарии применения

  • генерация продолжения текста
  • создание черновиков текста
  • эксперименты с языковой моделью GPT-2

Ограничения

Данные обучения и результаты оценки не описаны, поэтому качество и тематическая специализация модели не установлены. Лицензия в предоставленных сведениях отсутствует.

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

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
  • 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
590837b

0 моделей

    Создать бенчмарк