/ Модель

Характеристики

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

fr_wiki_clm_13_new

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальная модель на базе GPT-2 для генерации текста с контекстом 512 токенов; по названию связана с французской Википедией.

126скачиваний 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_wiki_clm_13_new — модель генерации текста на архитектуре GPT-2, опубликованная в формате safetensors и доступная через библиотеку Transformers. По названию репозитория модель связана с французской Википедией, однако карточка не подтверждает её назначение, состав обучающих данных или конкретные сценарии применения. Указана тонкая настройка GPT-2, но базовая модель и обучающий набор не названы.

В карточке приведено значение loss 3,4708 на наборе оценки. Контекст модели составляет 512 токенов. Подтверждённая задача — продолжение или генерация текста; сведений о поддерживаемых языках, условиях лицензии и известных ограничениях нет.

Сценарии применения

  • генерация и продолжение текста
  • эксперименты с генерацией текста в стиле французской Википедии
  • оценка языковых моделей по значению loss

Ограничения

Карточка не описывает обучающие данные, базовую модель, лицензию и предполагаемое применение. Указанный контекст ограничен 512 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

fr_wiki_clm_13

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

  • Loss: 3.4708

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: 13
  • 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 log1.719020007.1490
7.22113.437940005.8869
7.22115.156960005.4206
5.46036.875880005.0644
5.46038.5948100004.7704
4.820510.3137120004.5274
4.820512.0327140004.3241
4.36913.7516160004.1509
4.36915.4706180004.0131
4.03917.1895200003.8967
4.03918.9085220003.7902
3.79220.6274240003.7083
3.79222.3464260003.6318
3.598824.0653280003.5716
3.598825.7843300003.5175
3.436627.5032320003.4818
3.436629.2222340003.4478
3.30330.9411360003.4144
3.30332.6601380003.3936
3.180834.3790400003.3769
3.180836.0980420003.3654
3.068137.8169440003.3452
3.068139.5359460003.3394
2.956241.2548480003.3389
2.956242.9738500003.3301
2.864744.6927520003.3356
2.864746.4117540003.3422
2.784848.1306560003.3468
2.784849.8496580003.3467
2.71351.5685600003.3575
2.71353.2875620003.3672
2.654655.0064640003.3688
2.654656.7254660003.3764
2.594258.4443680003.3907
2.594260.1633700003.3962
2.548661.8823720003.4000
2.548663.6012740003.4071
2.500965.3202760003.4164
2.500967.0391780003.4277
2.462568.7581800003.4293
2.462570.4770820003.4382
2.424972.1960840003.4481
2.424973.9149860003.4495
2.391875.6339880003.4554
2.391877.3528900003.4596
2.363779.0718920003.4637
2.363780.7907940003.4666
2.33782.5097960003.4702
2.33784.2286980003.4712
2.316385.94761000003.4708

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
606f099

0 моделей