/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Архитектура
gpt2 · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
16 окт 2025

wiki_original_42

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

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

135скачиваний 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/wiki_original_42 — дообученная автором модели GPT-2 для генерации текста. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; заявленная длина контекста составляет 1024 токена. README приводит значение loss 4,9171 на оценочном наборе, но не сообщает состав набора или подробности обучения.

Модель можно использовать для генерации продолжений текста на входном текстовом запросе. Назначение дообучения, его данные и специализированные сценарии не описаны, поэтому оценить качество для конкретной области нельзя. Условия лицензии в доступных данных не указаны.

Сценарии применения

  • генерация продолжения текста
  • создание черновиков по текстовой подсказке
  • эксперименты с генерацией текста на GPT-2

Ограничения

Назначение и обучающие данные не описаны; приведённый loss без сведений об оценочном наборе не позволяет судить о практическом качестве. Лицензия не указана.

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

wiki_original_42

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

  • Loss: 4.9171

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: 5
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
6.98611.03995.9906
5.62032.07985.3679
5.1933.011975.1036
4.97794.015964.9696
4.85845.019954.9171

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
5a229e4

0 моделей