/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Архитектура
gpt2 · dense
Базовая модель
rus_cyrl_10mb
Библиотека
transformers
Опубликована
22 сен 2026

rus-cyrl-10mb-ppt-Dp-10mb-packed-bfd_seed10

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная GPT-2 модель на базе русскоязычного чекпойнта для генерации коротких текстов и ответов на вопросы.

235скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены22 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

Модель francesca9805/rus-cyrl-10mb-ppt-Dp-10mb-packed-bfd_seed10 — дообученная с помощью TRL версия goldfish-models/rus_cyrl_10mb для генерации текста. Это плотная GPT-2 модель, сохранённая в формате safetensors; метаданные указывают контекст длиной 512 токенов. Пример в карточке показывает генерацию ответа на вопрос в формате диалога.

Модель подходит для коротких текстовых продолжений и ответов на вопросы, в том числе на русском языке, судя по базовой модели с названием rus_cyrl_10mb. Она создана на базе небольшого чекпойнта, поэтому сложные рассуждения и длинные ответы могут быть ограничены. Сведения о лицензии в доступных данных отсутствуют.

Сценарии применения

  • генерация коротких ответов на вопросы
  • продолжение русскоязычного текста
  • создание простых диалоговых ответов

Ограничения

Контекст ограничен 512 токенами, поэтому модель не рассчитана на длинные входы. Доступные сведения не описывают оценку качества или лицензию.

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

Model Card for rus-cyrl-10mb-ppt-Dp-10mb-packed-bfd_seed10

This model is a fine-tuned version of goldfish-models/rus_cyrl_10mb. 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-10mb-ppt-Dp-10mb-packed-bfd_seed10", 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
534e044

0 моделей