/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Архитектура
gpt2 · dense
Базовая модель
nor_latn_10mb
Библиотека
transformers
Опубликована
5 окт 2026

nor-latn-10mb-100mb_seed455

Генерация текстаТекст → текст

Дообученная GPT-2-модель для генерации текстовых ответов и продолжений по запросу.

379скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены5 окт 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

nor-latn-10mb-100mb_seed455 — дообученная модель на базе goldfish-models/nor_latn_10mb, разработанная fpadovani и обученная с использованием TRL. Это плотная языковая модель архитектуры GPT-2 для генерации текста; в карточке приведён пример диалогового запроса и генерации ответа.

Модель принимает текст и выдаёт продолжение или ответ в текстовом виде. Контекст модели составляет 512 токенов. Репозиторий использует формат safetensors и библиотеку Transformers. Лицензия и специальные ограничения применения в предоставленных данных не описаны.

Сценарии применения

  • генерация ответа на текстовый вопрос
  • создание продолжения заданного текста
  • диалоговые ответы на простые запросы

Ограничения

Контекст ограничен 512 токенами. Языковая специализация, качество ответов и лицензия в предоставленных данных не описаны.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Model Card for nor-latn-10mb-100mb_seed455

This model is a fine-tuned version of goldfish-models/nor_latn_10mb. It has been trained using TRL.

Quick start

from transformers import pipeline

question = "If you had a time machine, but could only go to the past or the future once and never return, which would you choose and why?"
generator = pipeline("text-generation", model="fpadovani/nor-latn-10mb-100mb_seed455", device="cuda")
output = generator([{"role": "user", "content": question}], max_new_tokens=128, return_full_text=False)[0]
print(output["generated_text"])

Training procedure

This model was trained with SFT.

Framework versions

  • TRL: 0.23.0
  • Transformers: 4.56.2
  • Pytorch: 2.11.0
  • Datasets: 4.8.4
  • Tokenizers: 0.22.1

Citations

Cite TRL as:

@misc{vonwerra2022trl,
	title        = {{TRL: Transformer Reinforcement Learning}},
	author       = {Leandro von Werra and Younes Belkada and Lewis Tunstall and Edward Beeching and Tristan Thrush and Nathan Lambert and Shengyi Huang and Kashif Rasul and Quentin Gallou{\'e}dec},
	year         = 2020,
	journal      = {GitHub repository},
	publisher    = {GitHub},
	howpublished = {\url{https://github.com/huggingface/trl}}
}

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
5030ee8

0 моделей