/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
gpt2 · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
13 авг 2026

gpt2-it-185m-instruct

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Небольшая итальянская GPT-2, дообученная на инструкции для учебных демонстраций и ответов на одиночные запросы.

362скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены23 сен 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

GPT-2 Italiano 185M Instruct — модель итальянского языка на архитектуре GPT-2 с примерно 185 млн параметров. Её разработал Emanuele Albertosi и обучил с нуля, а затем дообучил на выполнение инструкций; опубликованная версия обучена примерно на 4 млрд токенов. Модель работает с текстом и предназначена для учебных демонстраций возможностей и ограничений небольших языковых моделей, а также для ответов на одиночные инструкции на итальянском языке.

Для запроса используется шаблон «### Istruzione:» и «### Risposta:». Карточка рекомендует задавать один вопрос в новом чате без системного сообщения; многошаговый диалог не поддерживается. Контекст составляет 1024 токена. Модель может выдавать фактические ошибки, противоречия и правдоподобно звучащие выдумки, поэтому её ответы не следует считать надёжным источником или применять в производстве. Веса распространяются по лицензии Apache 2.0.

Сценарии применения

  • учебная демонстрация работы небольшой языковой модели
  • генерация ответов на одиночные инструкции на итальянском языке
  • эксперименты с шаблонами запросов для GPT-2
  • изучение ограничений небольших языковых моделей

Ограничения

Модель рассчитана на одиночный запрос, а многошаговый диалог не поддерживается. Она может ошибаться в фактах, противоречить себе и выдумывать сведения; автор не рекомендует использовать её в производстве или как надёжный источник.

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

GPT-2 Italiano 185M Instruct

Modello GPT-2 italiano da circa 185 milioni di parametri, addestrato da zero e sottoposto a instruction tuning. Questa pubblicazione contiene la versione aggiornata addestrata su circa 4 miliardi di token.

Il progetto è stato realizzato con finalità didattiche per mostrare in classe il funzionamento, le potenzialità e soprattutto i limiti dei piccoli modelli linguistici.

Formato del prompt

### Istruzione:
{domanda}

### Risposta:

Template Jinja per LM Studio — solo modelli Instruct

Per i file Instruct usare una chat nuova con una sola domanda, senza system prompt. Incollare nel campo Jinja solo il contenuto del blocco seguente, senza i delimitatori Markdown. Questo template raccoglie i messaggi utente: una conversazione con più domande non è un uso supportato dal modello. Non aggiungere prefissi Human: o AI:.

Scarica il template come file .jinja.

{% for message in messages %}{% if message['role'] == 'user' and message['content'] is defined %}### Istruzione:
{{ message['content'] }}

### Risposta:
{% endif %}{% endfor %}

Il blocco è stato verificato con Jinja2, anche con un messaggio assistant privo di content. Questo non sostituisce una verifica nella specifica versione di LM Studio installata. Se una chat conserva un vecchio preset, ricaricare il modello e aprire una chat nuova.

Per aggirare del tutto la formattazione chat, usare il server locale di LM Studio e /v1/completions con il prompt testuale ### Istruzione:\nDOMANDA\n\n### Risposta:\n. Documentazione dei template.

Uso

from transformers import pipeline

generator = pipeline(
    "text-generation",
    model="emanuelealbertosi/gpt2-it-185m-instruct",
)

prompt = "### Istruzione:\nQual è la capitale della Francia?\n\n### Risposta:\n"
print(generator(prompt, max_new_tokens=100, temperature=0.4, do_sample=True))

Limiti

Il modello non è destinato alla produzione e non deve essere usato come fonte affidabile di informazioni. Può generare errori fattuali, contraddizioni e contenuti inventati con formulazioni plausibili. Questi limiti costituiscono una parte centrale del suo impiego didattico.

GGUF

Le conversioni GGUF, inclusa la precedente versione 184M, sono disponibili in emanuelealbertosi/gpt2-it-185m-gguf.

Licenza

Pesi distribuiti con licenza Apache 2.0.

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
31a406f

0 моделей