/ Модель

Характеристики

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

cds_o_51

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная модель на архитектуре GPT-2 для генерации текста с контекстом 1024 токена.

50скачиваний 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/cds_o_51 — языковая модель GPT-2 для генерации текста, размещённая в формате safetensors и доступная через библиотеку Transformers. В карточке указано, что модель дообучена, однако базовая модель и обучающий датасет не названы.

Модель предназначена для генерации текста; в README приведён результат оценки Loss 2,7836. Контекст составляет 1024 токена. Информация о языках, целевых сценариях и ограничениях применения не приведена. Лицензия в доступных данных не указана.

Сценарии применения

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

Ограничения

Базовая модель, обучающие данные, языковая поддержка и лицензия не указаны. README не описывает предполагаемые сценарии и ограничения; приведён только результат Loss 2,7836.

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_51

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

  • Loss: 2.7836

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: 20
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
4.48951.04963.2871
3.04042.09922.9813
2.8123.014882.8688
2.69194.019842.8078
2.60815.024802.7706
2.54196.029762.7438
2.4857.034722.7265
2.43418.039682.7137
2.38649.044642.7111
2.341510.049602.7089
2.298311.054562.7111
2.25712.059522.7166
2.217613.064482.7254
2.179814.069442.7353
2.143615.074402.7440
2.111516.079362.7541
2.083317.084322.7650
2.058818.089282.7714
2.038519.094242.7802
2.022620.099202.7836

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
0bd0902

0 моделей