/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Архитектура
gpt2 · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
29 ноя 2025

bnc_np_51

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная GPT-2 для генерации текста с контекстом до 1024 токенов.

81скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены11 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

bncnp51 — дообученная автором модели GPT-2 для генерации текста. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; модель принимает текст и генерирует продолжение с контекстом до 1024 токенов.

Карточка не описывает целевые сценарии, обучающие данные или языки. В README приведён результат оценки: loss 5.5659, но не указаны набор данных и условия измерения, поэтому по нему нельзя судить о качестве в конкретных задачах. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • генерация продолжения текста
  • создание черновиков текста
  • эксперименты с GPT-2

Ограничения

Назначение, языковая специализация и обучающие данные не описаны; указанная оценка loss не сопровождается сведениями о наборе данных и методике. Лицензия не приведена в предоставленных данных.

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

bnc_np_51

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

  • Loss: 5.5659

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: 0.0001
  • train_batch_size: 256
  • eval_batch_size: 256
  • seed: 51
  • optimizer: Use adamw_torch_fused with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
  • lr_scheduler_type: linear
  • lr_scheduler_warmup_steps: 500
  • num_epochs: 20
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
7.09791.03926.3238
6.09952.07846.0232
5.88423.011765.8842
5.75234.015685.7921
5.64835.019605.7183
5.55816.023525.6631
5.47677.027445.6217
5.40158.031365.5879
5.3319.035285.5622
5.26410.039205.5463
5.200311.043125.5372
5.139612.047045.5328
5.082213.050965.5317
5.027314.054885.5350
4.977715.058805.5398
4.934416.062725.5471
4.89717.066645.5532
4.865618.070565.5591
4.8419.074485.5632
4.82120.078405.5659

Framework versions

  • Transformers 4.56.1
  • Pytorch 2.8.0+cu128
  • Datasets 4.0.0
  • Tokenizers 0.22.0

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
6f0310a

0 моделей