/ Модель

Характеристики

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

bnc_o_30

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

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

45скачиваний 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

fpadovani/bnc_o_30 — дообученная авторегрессионная языковая модель на архитектуре GPT-2, представленная в формате safetensors и предназначенная для генерации текста. В карточке указана оценка Loss 4.3416 на наборе для оценки, но назначение дообучения, обучающие данные и подробности модели не раскрыты.

Модель можно использовать для генерации продолжений текста в совместимом с Transformers окружении. Контекст составляет 1024 токена. Сведений о поддерживаемых естественных языках и специализированных областях применения нет. Базовая модель в README не названа, поэтому её идентификатор нельзя установить.

Условия лицензии в предоставленных данных не указаны. Оценка на единственном наборе и отсутствие описания данных и назначения не позволяют судить о качестве для конкретных задач.

Сценарии применения

  • генерация продолжения короткого текста
  • создание черновых текстовых фрагментов
  • экспериментальная генерация текста с GPT-2

Ограничения

README не раскрывает назначение дообучения, обучающие данные и поддерживаемые языки; указана только оценка Loss 4.3416 без описания набора оценки. Лицензия в доступных данных не приведена.

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_30

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

  • Loss: 4.3416

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: 30
  • 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
6.83931.03915.7447
5.39762.07825.1813
5.00323.011734.9295
4.77924.015644.7712
4.61365.019554.6575
4.47946.023464.5687
4.36457.027374.5038
4.26368.031284.4510
4.1739.035194.4146
4.0910.039104.3859
4.01611.043014.3664
3.949312.046924.3526
3.889413.050834.3425
3.835814.054744.3372
3.787615.058654.3352
3.744216.062564.3358
3.706317.066474.3362
3.673618.070384.3378
3.646419.074294.3405
3.62620.078204.3416

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
4c1b666

0 моделей