/ Модель

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Лицензия
MIT
Архитектура
gpt2 · dense
Базовая модель
anwgpt4.1-base
Библиотека
transformers
Опубликована
12 янв 2026

anwgpt4.1-chat

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная на базе GPT-2 разговорная модель для генерации текста и ответов на запросы в формате диалога.

465скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены11 окт 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

anwgpt4.1-chat — разговорная модель генерации текста, созданная разработчиком anwgpt и дообученная на базе anwgpt/anwgpt4.1-base. Она предназначена для диалогов и ответов на запросы в формате с ролями Human и Assistant; запускать её можно через библиотеку Transformers как text-generation pipeline. Модель основана на плотной архитектуре GPT-2 и принимает текст, выдавая продолжение текста. Контекст составляет 2048 токенов, основной язык карточки — английский. Репозиторий содержит веса PyTorch и Safetensors.

Модель подходит для простых диалоговых сценариев и генерации ответов на вопросы. Лицензия MIT разрешает использование на её условиях. README содержит лишь краткий пример, поэтому качество на сложных запросах, ограничения по безопасности и специализация на конкретных областях не описаны.

Сценарии применения

  • ответы на простые вопросы в чате
  • генерация продолжения диалога
  • создание текстового помощника на базе Transformers

Ограничения

Контекст ограничен 2048 токенами; README не приводит оценок качества и сведений о поведении на сложных запросах.

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

ANWGPT-4.1

How do use the model

# Use a pipeline as a high-level helper
from transformers import pipeline

pipe = pipeline("text-generation", model="anwgpt/anwgpt4.1-chat")

# Example of text generation (you can modify the input text but keep the format like this)
print(pipe("""Human: How much is 1 + 1?

Assistant:"""))

Examples

Prompt: Human: What is artificial intelligence?

Assistant: Response: Artificial intelligence is the study of computers how to think and act like humans. AI has become a major component that enables users to learn from data and then controls on large amounts of data, enabling computers to identify patterns in order and improve their operations. This means that computers can be able to quickly learn more quickly and accurately than relying on actions without explicit instructions or problems they have previously done. The study also uses machine learning algorithms for understanding systems, providing efficient access to complex tasks faster and better-driven activities


Prompt: Human: How do neural networks work?

Assistant: Response: Neural networks can use artificial intelligence based on a variety of applications. These type data allows computers to learn from different perspective and perspectives about their inputs, while improving the performance of data levels. This network uses computer systems such as voice language processing, chatbots or video cards for analysis. ML is also capable of creating intelligent machines that can learn from the human in-time and accurately distribute information each other through various devices. Data scientists can be used to study problems with patterns and connections between humans. MLFlow


Prompt: Human: Who created you?

Assistant: Response: I am not programmed to have the internet, but I do not have access to real-time data or information. However, if you are interested in learning about creating your own website and finding a source of information, it is important that you can easily find an account with relevant information on user experience. If you are unsure about this questions, feel free to ask me for more assistance. I check out my website and see what steps are available now.

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
4d1eba9

0 моделей