/ Модель
Каталог

Характеристики

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

Ссылки

Hugging Face

bnc_shuffle_1gr_51

fpadovani
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

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

38скачиваний 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.

Открыть конструктор бенчмарка

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_shuffle_1gr_51 — языковая модель семейства GPT-2, опубликованная пользователем fpadovani. Модель дообучена, но базовая модель и обучающий набор данных в карточке не определены. Она предназначена для генерации текста и использует архитектуру GPT2LMHeadModel; веса доступны в формате safetensors, длина контекста составляет 1024 токена.

В карточке приведён результат оценки: loss 6.0993. Описание не раскрывает целевые сценарии, языки или сильные стороны модели, поэтому оценка не позволяет сделать вывод о её качестве для конкретных задач. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • генерация продолжения текста
  • создание коротких текстовых фрагментов
  • эксперименты с языковой генерацией на базе GPT-2

Ограничения

Базовая модель, обучающие данные и целевые сценарии не описаны; приведён только результат оценки loss 6.0993, который сам по себе не характеризует пригодность для конкретных задач. Языковая поддержка и лицензия не установлены по предоставленным данным.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

bnc_shuffle_1gr_51

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

  • Loss: 6.0993

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: 5
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
7.16731.03926.4983
6.30922.07846.2718
6.14813.011766.1740
6.06274.015686.1217
6.00995.019606.0993

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
95d975a

0 моделей

    Создать бенчмарк