/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Архитектура
gpt2 · dense
Базовая модель
rus_cyrl_100mb
Библиотека
transformers
Опубликована
4 окт 2026

rus-cyrl-100mb-ppt-mp-struct-100mb_seed3407

Генерация текстаТекст → текст

Дообученная русскоязычная GPT-2 для генерации текста и коротких ответов на вопросы.

241скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены4 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

Модель Francesca9805 — дообученная версия русскоязычной GPT-2 goldfish-models/rus_cyrl_100mb, обученная с помощью TRL и сохранённая в формате safetensors. Она предназначена для генерации текста; пример в карточке показывает продолжение ответа на вопрос в формате диалога. Базовая модель поддерживает русский язык, а указанное для этой модели окно контекста составляет 512 токенов.

Модель можно использовать для экспериментов с генерацией русскоязычного текста и создания коротких ответов на вопросы. Карточка не приводит результатов оценки качества или сведений о специальных настройках диалогового поведения. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • генерация коротких текстов на русском языке
  • создание ответов на вопросы
  • эксперименты с дообученной GPT-2 для русского языка

Ограничения

Окно контекста составляет 512 токенов; карточка не содержит оценок качества или описания специальных возможностей. Лицензия не установлена по предоставленным данным.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Model Card for rus-cyrl-100mb-ppt-mp-struct-100mb_seed3407

This model is a fine-tuned version of goldfish-models/rus_cyrl_100mb. 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="francesca9805/rus-cyrl-100mb-ppt-mp-struct-100mb_seed3407", 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: 2.5.1+cu121
  • 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
e46545a

0 моделей