/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
512 токенов
Архитектура
gpt2 · dense
Опубликована
9 мая 2024

Ссылки

Hugging Face

gpt2-lichess-uci-201601

austindavis
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная GPT-2 для генерации текста; заявлены контекст 512 токенов и loss 1,1105, но назначение и данные обучения не описаны.

265скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены9 мая 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

austindavis/gpt2-lichess-uci-201601 — языковая модель на базе GPT-2, дообученная для генерации текста. В README указана оценка loss 1,1105 на наборе для оценки, но не описаны обучающие данные и назначение модели. Метаданные указывают архитектуру GPT2LMHeadModel, формат safetensors и контекст до 512 токенов.

Модель может генерировать продолжения входного текста в пределах контекста. Имя репозитория содержит «lichess-uci-201601», что может указывать на шахматную тематику и нотацию UCI, однако карточка не подтверждает это, поэтому конкретные игровые сценарии установить нельзя. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • генерация продолжения текста

Ограничения

README не описывает обучающие данные, целевое назначение и ограничения; языки модели не установлены. Лицензия в предоставленных данных 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

gpt2-lichess-uci-201601

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

  • Loss: 1.1105

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: 0.0002
  • train_batch_size: 16
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: cosine
  • num_epochs: 1

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
1.14151.01565571.1105

Framework versions

  • Transformers 4.40.1
  • Pytorch 2.3.0
  • Datasets 2.19.1
  • Tokenizers 0.19.1

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
GPT2LMHeadModel
Ревизия весов
5a3b3c0

0 моделей

    Создать бенчмарк