/ Модель

Характеристики

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

cds_shuffle_np_new_30

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная GPT-2 для генерации текста и экспериментов с продолжением текстовых последовательностей.

55скачиваний 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

cdsshufflenpnew30 — языковая модель на архитектуре GPT-2, опубликованная пользователем fpadovani. Это дообученная модель для генерации текста с контекстом до 1024 токенов. В карточке приведён результат оценки: loss 3,2129; задачи обучения, набор данных и подробности оценки не раскрыты.

Модель можно использовать для экспериментов с генерацией текста и продолжением текстовых последовательностей. Карточка не сообщает, для каких языков или предметных областей она предназначена, и не приводит условий лицензии.

Сценарии применения

  • генерация продолжения текстового фрагмента
  • эксперименты с дообученной моделью GPT-2
  • оценка генерации текста на собственных данных

Ограничения

В README не раскрыты обучающие данные, целевое назначение и подробности оценки; приведённый loss 3,2129 сам по себе не позволяет судить о качестве для конкретных задач. Лицензия не указана в доступных данных.

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_shuffle_np_new_30

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

  • Loss: 3.2129

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: 5
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
4.8321.04963.7948
3.54292.09923.4421
3.29663.014883.3089
3.16944.019843.2428
3.09315.024803.2129

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
47dc570

0 моделей