/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Лицензия
MIT
Архитектура
gpt2 · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
20 июл 2026

babylm-macaroni

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальная GPT-2 модель для генерации многоязычного текста со смешением английского, нидерландского и китайского языков в рамках BabyLM 2026.

68скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены21 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

babylm-macaroni — плотная языковая модель GPT-2, представленная как заявка drooryck на многоязычный трек BabyLM 2026. Модель обучена на корпусе с переключением языков и опубликована с полными чекпойнтами.

Она предназначена для генерации текста в экспериментальных задачах многоязычного моделирования, особенно для сценариев со смешением английского, нидерландского и китайского языков. Контекст модели составляет 1024 токена; для работы используется Transformers, веса доступны в формате safetensors. Лицензия — MIT.

Карточка описывает модель как соревновательную заявку, а подробности о статье, обучающем наборе данных и оценке качества ещё не представлены. Поэтому качество генерации и пригодность для практического применения по имеющимся сведениям оценить нельзя.

Сценарии применения

  • генерация текста с переключением между английским, нидерландским и китайским
  • эксперименты с многоязычным языковым моделированием
  • исследование обучения языковых моделей на корпусах с переключением языков

Ограничения

Контекст ограничен 1024 токенами. Карточка не приводит результатов оценки, подробностей корпуса или статьи, поэтому качество и надёжность модели не установлены.

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

babylm-macaroni

A GPT-2 model for the BabyLM 2026 Multilingual track. It is trained with our code-switched curriculum corpus. This is our leaderboard submission with full checkpoints. Please see our full set of models for the paper here

Model Sources

The paper, repository, and further details are TBA on release.

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
5f7afb1

0 моделей