/ Модель

Характеристики

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

wiki_sh1_67

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

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

272скачиваний 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

wikish167 — языковая модель семейства GPT-2, представленная в формате safetensors и предназначенная для генерации текста. В метаданных указана архитектура GPT2LMHeadModel и контекст длиной 1024 токена. Модель дообучена на неизвестной базовой модели и неизвестном наборе данных.

В карточке приведён результат оценки: loss 6,0185. Описание назначения, обучающих данных и ограничений не раскрывает, поэтому качество и пригодность для конкретных сценариев по этому результату определить нельзя. Условия лицензии не указаны в доступных данных.

Сценарии применения

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

Ограничения

Неизвестны базовая модель, обучающие данные и целевое назначение; значение loss 6,0185 само по себе не позволяет оценить практическое качество. Лицензия в доступных данных 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_sh1_67

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

  • Loss: 6.0185

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: 67
  • 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
7.35111.03996.7810
6.56252.07986.5015
6.35743.011976.3690
6.23414.015966.2810
6.13665.019956.2110
6.05066.023946.1529
5.97087.027936.1053
5.8968.031926.0643
5.82479.035916.0380
5.757310.039906.0178
5.693911.043896.0037
5.632912.047885.9960
5.576913.051875.9928
5.523814.055865.9932
5.475815.059855.9973
5.430816.063846.0017
5.392617.067836.0082
5.36118.071826.0122
5.33519.075816.0163
5.31720.079806.0185

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
f3624bc

0 моделей