/ Модель

Характеристики

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

wiki_w_67

Генерация текстаТекст → текст

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

263скачиваний 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

wikiw67 — дообученная автором репозитория fpadovani языковая модель для генерации текста на архитектуре GPT-2. В метаданных указаны библиотека Transformers, формат Safetensors и контекст длиной 1024 токена.

Модель предназначена для генерации текста; README сообщает о дообучении и приводит значение loss 5,4181 на наборе оценки. Данные о датасете, предполагаемых сценариях применения и результатах сравнения с другими моделями отсутствуют, поэтому качество и специализацию по этим сведениям оценить нельзя. Лицензия не указана.

Сценарии применения

  • генерация продолжения текста
  • эксперименты с дообученной GPT-2
  • оценка языковой модели на собственных примерах

Ограничения

README не раскрывает датасет, целевую специализацию или подробные результаты оценки; приведено только значение loss 5,4181. Лицензия и языки модели не указаны.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

wiki_w_67

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

  • Loss: 5.4181

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
7.06551.04006.1959
5.9612.08005.8552
5.73743.012005.7205
5.60494.016005.6229
5.4985.020005.5531
5.40566.024005.5011
5.32327.028005.4589
5.24938.032005.4299
5.18079.036005.4082
5.116610.040005.3964
5.056511.044005.3915
4.998812.048005.3870
4.945113.052005.3866
4.893714.056005.3876
4.848115.060005.3927
4.808616.064005.4026
4.773917.068005.4060
4.744618.072005.4114
4.720519.076005.4155
4.702320.080005.4181

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
f379c07

0 моделей