/ Модель

Характеристики

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

cds_o_67

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

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

128скачиваний 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

cdso67 — дообученная языковая модель на архитектуре GPT-2, представленная в формате safetensors и предназначенная для генерации текста. В карточке указана оценка loss 2,7815 на наборе для оценки, однако описание задачи, обучающих данных и предполагаемых сценариев применения отсутствует.

Модель работает через библиотеку Transformers и имеет контекстное окно 1024 токена. Идентификатор базовой модели и язык обучения по доступным сведениям определить нельзя. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

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

Ограничения

Данные обучения, целевое назначение и язык модели не описаны; приведён только результат loss 2,7815 без указания методики оценки. Лицензия не указана.

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_67

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

  • Loss: 2.7815

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: 67
  • 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
4.48511.04963.2833
3.03632.09922.9779
2.8093.014882.8694
2.68934.019842.8082
2.60635.024802.7678
2.54026.029762.7430
2.4847.034722.7245
2.43298.039682.7160
2.38579.044642.7072
2.340610.049602.7081
2.297711.054562.7070
2.256312.059522.7153
2.216913.064482.7217
2.179214.069442.7344
2.14315.074402.7430
2.110916.079362.7539
2.08317.084322.7625
2.058718.089282.7717
2.038219.094242.7782
2.022420.099202.7815

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
58df352

0 моделей