/ Модель

Характеристики

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

cds_o_42

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

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

60скачиваний 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

cdso42 — дообученная языковая модель семейства GPT-2 для генерации текста. Карточка сообщает значение loss 2,7811 на наборе оценки, но не описывает назначение модели, обучающие данные или условия оценки. Модель использует архитектуру GPT2LMHeadModel, формат safetensors и контекст длиной до 1024 токенов. Разработчик модели не назван. Лицензия в доступных сведениях не указана.

Сценарии применения

  • генерация продолжений текста
  • создание черновиков на основе текстовой подсказки
  • эксперименты с генерацией текста на GPT-2

Ограничения

Назначение, языки и обучающие данные не описаны; указан только результат loss 2,7811 без подробностей о наборе и методике оценки. Лицензия и качество для конкретных сценариев по имеющимся данным не установлены.

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_42

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

  • Loss: 2.7811

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
4.49411.04963.2923
3.04132.09922.9782
2.81023.014882.8686
2.68914.019842.8072
2.60525.024802.7683
2.53956.029762.7413
2.48287.034722.7251
2.43228.039682.7148
2.38499.044642.7071
2.340110.049602.7079
2.297211.054562.7084
2.256212.059522.7148
2.21713.064482.7239
2.179514.069442.7321
2.143115.074402.7408
2.11116.079362.7535
2.083317.084322.7617
2.05918.089282.7704
2.038419.094242.7765
2.022620.099202.7811

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
fb7a723

0 моделей