/ Модель

Характеристики

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

cds_o_30

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

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

32скачиваний 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

cdso30 — дообученная автором fpadovani языковая модель на архитектуре GPT-2 для генерации текста. Карточка сообщает результат оценки: loss 2,7812, однако не описывает набор данных и условия оценки.

Модель предназначена для генерации текста; контекст составляет 1024 токена. Доступны веса в формате safetensors для использования с библиотекой Transformers. Сведения о целевых сценариях, поддерживаемых языках и ограничениях качества не приведены. Лицензия не указана в предоставленных данных.

Сценарии применения

  • генерация текста на основе затравки
  • продолжение короткого текста

Ограничения

Датасет и назначение дообучения не описаны, поэтому качество для конкретных сценариев определить нельзя.

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

cds_o_30

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

  • Loss: 2.7812

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
4.49251.04963.2907
3.04092.09922.9797
2.81123.014882.8685
2.69014.019842.8072
2.60665.024802.7695
2.54056.029762.7426
2.48387.034722.7245
2.43278.039682.7154
2.38559.044642.7087
2.340410.049602.7049
2.297711.054562.7107
2.256212.059522.7161
2.21713.064482.7230
2.179414.069442.7309
2.143315.074402.7420
2.111116.079362.7537
2.08317.084322.7623
2.058818.089282.7699
2.038319.094242.7773
2.022520.099202.7812

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
0f68d7e

0 моделей