/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
gpt2 · dense
Базовая модель
distilgpt2
Библиотека
transformers
Опубликована
17 июл 2026

distilgpt2-finetuned-wikitext2

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная на WikiText-2 модель GPT-2 для продолжения и генерации текста.

40скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены17 июл 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

asadullahmachine/distilgpt2-finetuned-wikitext2 — языковая модель для генерации текста, дообученная на базе distilbert/distilgpt2. Она использует архитектуру GPT-2 и доступна в формате safetensors; заявленная длина контекста — 1024 токена. В карточке приведено значение loss 3,6141 на оценочном наборе, но сам набор и данные обучения не описаны.

Модель подходит для продолжения текста по заданному началу и экспериментов с генерацией на основе WikiText-2. Сведения о специальных сценариях применения и языках обучения отсутствуют, поэтому их нельзя надёжно определить. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • продолжение текста по началу
  • эксперименты с генерацией текста на корпусе WikiText-2
  • оценка качества генерации языковой модели

Ограничения

Описание датасета обучения и оценочного набора отсутствует, поэтому качество и пригодность для конкретных сценариев трудно оценить. Контекст ограничен 1024 токенами.

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

distilgpt2-finetuned-wikitext2

This model is a fine-tuned version of distilgpt2 on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 3.6141

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: 2e-05
  • train_batch_size: 8
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • 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
  • num_epochs: 3.0

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
3.71951.023343.6377
3.61952.046683.6177
3.57333.070023.6141

Framework versions

  • Transformers 5.13.1
  • Pytorch 2.11.0+cu128
  • Datasets 4.0.0
  • Tokenizers 0.22.2

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
b19fa1a

0 моделей