Характеристики

Контекст: 1 024 токена
Лицензия: MIT
Архитектура: gpt2 · dense
Базовая модель: DialoGPT-small
Библиотека: transformers
Опубликована: 18 сен 2026

Ссылки

Hugging Face

dialogpt-es-arreglado

fiel1986

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная на основе DialoGPT-small модель GPT-2 для генерации текста в диалогах.

307скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены18 сен 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

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

dialogpt-es-arreglado — дообученная модель fiel1986 на основе microsoft/DialoGPT-small, построенной на архитектуре GPT-2. Она предназначена для генерации текста в диалоговом формате. Базовая модель ориентирована на многоходовые текстовые диалоги; конкретные сценарии и особенности дообучения для этой версии не описаны.

Модель принимает текст и генерирует текст, имеет контекст длиной 1024 токена и распространяется в формате safetensors для библиотеки Transformers. Лицензия — MIT. Данных о поддерживаемых естественных языках и качестве ответов этой версии нет.

Сценарии применения

генерация ответов в текстовом диалоге
создание продолжения реплики собеседника
прототипирование простого чат-бота

Ограничения

README не содержит описания датасета, назначения и оценки качества этой версии; качество и область применимости дообучения не подтверждены. Контекст ограничен 1024 токенами.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

III.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модель II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

dialogpt-es-arreglado

This model is a fine-tuned version of microsoft/DialoGPT-small on the None dataset.

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: 5e-05
train_batch_size: 16
eval_batch_size: 16
seed: 42
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: linear
num_epochs: 8

Framework versions

Transformers 5.0.0
Pytorch 2.10.0+cu128
Datasets 5.0.0
Tokenizers 0.22.2

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Нельзя запустить

Репозиторий недоступен на Hugging Face.

Класс архитектуры: GPT2LMHeadModel
Ревизия весов: 81c6aa4