/ Модель

Характеристики

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

bnc_o_13

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

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

30скачиваний 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

bnco13 — дообученная автором fpadovani языковая модель на архитектуре GPT-2 для генерации текста. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; контекст модели — 1024 токена. В README указана потеря 4,3431 на оценочном наборе, однако набор данных и методика оценки не описаны.

Модель можно использовать для генерации и продолжения текста. В карточке нет сведений о целевых сценариях, языках обучения или специальных прикладных областях. Лицензия не указана в предоставленных данных, поэтому условия использования установить нельзя.

Сценарии применения

  • генерация текста по началу фразы
  • продолжение заданного текста
  • эксперименты с дообучением GPT-2

Ограничения

Данные обучения, языковая специализация и методика оценки не описаны; указанная потеря сама по себе не позволяет оценить качество для конкретных задач. Лицензия не установлена по предоставленным сведениям.

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_o_13

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

  • Loss: 4.3431

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: 13
  • 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
6.83581.03915.7443
5.40182.07825.1832
5.00843.011734.9334
4.7844.015644.7744
4.61855.019554.6605
4.4846.023464.5739
4.36877.027374.5070
4.26728.031284.4554
4.17539.035194.4167
4.092210.039104.3882
4.017911.043014.3677
3.951612.046924.3529
3.891513.050834.3446
3.837114.054744.3404
3.788815.058654.3370
3.745416.062564.3368
3.707217.066474.3382
3.674718.070384.3401
3.647519.074294.3413
3.62720.078204.3431

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
72f7a2a

0 моделей