/ Модель

Характеристики

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

cds_w_67

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

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

160скачиваний 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

cdsw67 — дообученная языковая модель на архитектуре GPT-2, опубликованная пользователем fpadovani. Она предназначена для генерации текста и построена как плотная авторегрессионная модель. Контекст модели составляет 1024 токена; веса доступны в формате Safetensors и рассчитаны на использование с библиотекой Transformers.

Карточка сообщает о дообучении и приводит значение loss 3,1760 на оценочном наборе, но не описывает назначение модели, обучающие данные или конкретные сценарии применения. Поэтому пригодность для отдельных тематик и качество генерации по ним подтвердить нельзя. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

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

Ограничения

Назначение, обучающие данные и условия лицензии в доступной карточке не описаны; приведено только значение loss 3,1760 на оценочном наборе. Контекст ограничен 1024 токенами.

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_67

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

  • Loss: 3.1760

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
4.59211.04963.5129
3.31972.09923.2969
3.16483.014883.2212
3.07724.019843.1722
3.01225.024803.1423
2.95916.029763.1217
2.91177.034723.1077
2.86748.039683.0977
2.82589.044643.0949
2.78510.049603.0965
2.746811.054563.0959
2.709212.059523.1043
2.671613.064483.1143
2.636514.069443.1229
2.602515.074403.1356
2.570316.079363.1446
2.541917.084323.1555
2.51818.089283.1644
2.498119.094243.1716
2.482820.099203.1760

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
fd47ee5

0 моделей