/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Архитектура
gpt2 · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
10 июн 2025

fr_child_clm_30_new

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная модель GPT-2 для генерации текста с контекстом до 512 токенов.

121скачиваний 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/fr_child_clm_30_new — дообученная автором карточки языковая модель семейства GPT-2 для генерации текста. Модель доступна в формате safetensors и рассчитана на контекст до 512 токенов.

В карточке приведён результат оценки: loss 4,1358. Данные о наборе для дообучения и назначении модели не раскрыты, поэтому её специализацию и качество для конкретных сценариев установить нельзя. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

Сценарии применения

  • генерация продолжений текста

Ограничения

Назначение и обучающие данные не описаны; приведённый loss 4,1358 сам по себе не позволяет оценить качество для конкретных задач. Лицензия не указана в предоставленных сведениях.

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

fr_childes_30

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

  • Loss: 4.1358

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: 16
  • eval_batch_size: 16
  • seed: 30
  • gradient_accumulation_steps: 2
  • total_train_batch_size: 32
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • lr_scheduler_warmup_steps: 40000
  • training_steps: 100000
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
No log2.520006.5797
6.53225.040004.9212
6.53227.560004.4626
4.300310.080004.1895
4.300312.5100004.0062
3.814615.0120003.8694
3.814617.5140003.7580
3.541920.0160003.6665
3.541922.5180003.5861
3.3425.0200003.5180
3.3427.5220003.4594
3.17330.0240003.4096
3.17332.5260003.3716
3.028535.0280003.3410
3.028537.5300003.3266
2.900640.0320003.3082
2.900642.5340003.3108
2.782745.0360003.3069
2.782747.5380003.3296
2.670450.0400003.3364
2.670452.5420003.3557
2.551355.0440003.3838
2.551357.5460003.4278
2.428460.0480003.4365
2.428462.5500003.4943
2.319365.0520003.5162
2.319367.5540003.5718
2.22270.0560003.5986
2.22272.5580003.6408
2.135975.0600003.6674
2.135977.5620003.7169
2.059180.0640003.7447
2.059182.5660003.7906
1.9985.0680003.8129
1.9987.5700003.8578
1.929690.0720003.8741
1.929692.5740003.9088
1.874295.0760003.9329
1.874297.5780003.9674
1.825100.0800003.9837
1.825102.5820004.0117
1.7804105.0840004.0291
1.7804107.5860004.0558
1.7408110.0880004.0708
1.7408112.5900004.0871
1.7057115.0920004.1012
1.7057117.5940004.1155
1.6754120.0960004.1225
1.6754122.5980004.1347
1.6504125.01000004.1358

Framework versions

  • Transformers 4.45.2
  • Pytorch 2.5.1+cu124
  • Datasets 3.0.1
  • Tokenizers 0.20.1

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
8805aa5

0 моделей