/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Лицензия
MIT
Архитектура
gpt2 · dense
Базовая модель
gpt2
Библиотека
transformers
Опубликована
2 окт 2026

Ссылки

Hugging Face

gpt2-c4

asciibase64
Генерация текстаТекст → текст

Дообученная на наборе данных, указанном как None, модель GPT-2 для генерации текста с контекстом до 1024 токенов.

405скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены5 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.

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

asciibase64/gpt2-c4 — дообученная версия GPT-2, подготовленная на наборе данных, обозначенном в карточке как None. Модель с архитектурой GPT2LMHeadModel предназначена для генерации текста; базовая модель — openai-community/gpt2. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, библиотека — Transformers, длина контекста — 1024 токена.

В карточке приведены значение loss 5,0533 и объём обучения 262 144 000 входных токенов. Описание обучения, оценочного набора и предполагаемых сценариев применения не раскрыто, поэтому качество и пригодность для конкретных задач по этим сведениям оценить нельзя. Модель распространяется по лицензии MIT.

Сценарии применения

  • продолжение заданного текста
  • генерация коротких текстовых фрагментов
  • эксперименты с генерацией на базе GPT-2

Ограничения

Карточка не раскрывает состав обучающего и оценочного наборов, целевые сценарии и ограничения применения; указанное значение loss само по себе не позволяет оценить качество для конкретных задач.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

gpt2-c4

This model is a fine-tuned version of gpt2 on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 5.0533
  • Num Input Tokens Seen: 262144000

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: 0.0025
  • train_batch_size: 128
  • eval_batch_size: 128
  • seed: 42
  • distributed_type: multi-GPU
  • num_devices: 2
  • total_train_batch_size: 256
  • total_eval_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: cosine
  • lr_scheduler_warmup_steps: 100
  • training_steps: 1000

Training results

Framework versions

  • Transformers 5.18.0
  • Pytorch 2.14.1+cu130
  • Datasets 5.0.1
  • Tokenizers 0.23.2

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
6d7a9c5

0 моделей

    Создать бенчмарк