/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Архитектура
gpt2 · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
5 дек 2025

cds_w_42

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

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

68скачиваний 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

cdsw42 — модель генерации текста на архитектуре GPT-2, представленная в формате safetensors и предназначенная для использования с библиотекой Transformers. В README указано, что модель была дообучена, однако базовая модель и обучающие данные не названы.

Модель относится к задаче text-generation; указанная длина контекста — 1024 токена. В README приведено значение loss 3,1754 на наборе оценки, но состав набора и методика оценки не описаны, поэтому по этому результату нельзя судить о пригодности для конкретных сценариев. Языковая специализация, лицензия и ограничения применения не описаны.

Сценарии применения

  • генерация продолжения текста
  • создание черновиков коротких текстов
  • эксперименты с генерацией текста на GPT-2

Ограничения

Базовая модель и обучающие данные не указаны; языковая специализация, лицензия и пригодность для конкретных сценариев 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_w_42

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

  • Loss: 3.1754

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
4.5851.04963.5160
3.32352.09923.3005
3.16923.014883.2236
3.07934.019843.1785
3.01445.024803.1462
2.96166.029763.1218
2.91377.034723.1084
2.86918.039683.0996
2.82699.044643.0946
2.786410.049603.0964
2.748211.054563.1013
2.709112.059523.1038
2.671213.064483.1147
2.63714.069443.1215
2.603715.074403.1335
2.57116.079363.1451
2.543217.084323.1547
2.518918.089283.1651
2.499419.094243.1719
2.483920.099203.1754

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
f109efb

0 моделей