/ Модель
Каталог

Характеристики

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

Ссылки

Hugging Face

reuters-gpt2-text-gen

calabar77
Генерация текстаТекст → текст

Дообученная версия GPT-2 для генерации продолжения текста.

108скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены3 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

reuters-gpt2-text-gen — дообученная на неизвестном наборе данных языковая модель семейства GPT-2 на базе openai-community/gpt2. Она предназначена для генерации продолжения текста; в репозитории указаны архитектура GPT2LMHeadModel, формат Safetensors и контекст до 1024 токенов. В карточке приведено значение loss 5,0022 на наборе оценки, но не описаны данные, методика оценки или предполагаемые сценарии применения. Модель распространяется по лицензии MIT.

Сценарии применения

  • генерация продолжения текста по заданному началу
  • создание черновиков текста

Ограничения

Датасет для дообучения неизвестен, а описание предполагаемого применения и подробности оценки отсутствуют. Указанный loss сам по себе не позволяет судить о качестве в конкретных сценариях.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

reuters-gpt2-text-gen

This model is a fine-tuned version of gpt2 on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 5.0022

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: 0.0005
  • train_batch_size: 8
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • gradient_accumulation_steps: 8
  • total_train_batch_size: 64
  • 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
  • num_epochs: 2
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
5.22641.02705.2829
4.81272.05405.0022

Framework versions

  • Transformers 5.17.0
  • Pytorch 2.11.0+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
b022475

0 моделей

    Создать бенчмарк