/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Архитектура
gpt2 · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
28 ноя 2025

wiki_sh1_13

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

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

248скачиваний 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

wikish113 — языковая модель на архитектуре GPT-2, опубликованная пользователем fpadovani. Она предназначена для генерации текста и представлена в формате safetensors; длина контекста составляет 1024 токена. В карточке указано, что модель дообучена, однако базовая модель и обучающие данные не названы.

Для модели приведено значение loss 6.0169 на наборе оценки. Описание назначения, языков и ограничений не раскрывает; лицензия в доступных данных не указана.

Сценарии применения

  • генерация продолжения текста
  • создание черновиков текста
  • эксперименты с генерацией на основе GPT-2

Ограничения

Базовая модель и обучающие данные не указаны, а значение loss 6.0169 само по себе не позволяет оценить качество для конкретных задач. Информация о лицензии и языковой поддержке отсутствует в доступных данных.

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_sh1_13

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

  • Loss: 6.0169

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: 13
  • 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
7.33151.03996.7827
6.56492.07986.5051
6.35963.011976.3747
6.23744.015966.2833
6.13945.019956.2151
6.05236.023946.1547
5.97177.027936.1051
5.89598.031926.0663
5.82449.035916.0372
5.756910.039906.0158
5.693111.043896.0062
5.633112.047885.9952
5.576413.051875.9912
5.523314.055865.9910
5.474715.059855.9950
5.430716.063846.0011
5.39217.067836.0069
5.360118.071826.0111
5.334719.075816.0146
5.316420.079806.0169

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
915244a

0 моделей