/ Модель

Характеристики

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

bnc_sh1_42

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

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

87скачиваний 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

bnc_sh1_42 — дообученная GPT-2 модель для генерации текста, опубликованная пользователем fpadovani. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; максимальная длина контекста составляет 1024 токена.

В карточке приведён результат оценки: loss 5.9223. Назначение дообучения, обучающие данные и конкретные сценарии применения не описаны, поэтому практическое качество модели для отдельных задач установить нельзя. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • генерация продолжения заданного текста
  • создание текстовых черновиков
  • эксперименты с генерацией текста на GPT-2

Ограничения

Назначение дообучения и обучающие данные не описаны; приведённое значение loss само по себе не позволяет оценить качество для конкретных сценариев. Лицензия не указана 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_sh1_42

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

  • Loss: 5.9223

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: 42
  • 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
7.17461.03926.4942
6.30412.07846.2632
6.13733.011766.1577
6.03624.015686.0856
5.95655.019606.0312
5.88746.023525.9909
5.82427.027445.9565
5.76428.031365.9308
5.70619.035285.9118
5.649210.039205.8967
5.593711.043125.8873
5.539512.047045.8829
5.487713.050965.8853
5.438314.054885.8882
5.392115.058805.8946
5.349716.062725.9007
5.311817.066645.9079
5.280118.070565.9137
5.255119.074485.9190
5.237120.078405.9223

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
cacd793

0 моделей