/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Архитектура
gpt2 · dense
Базовая модель
urd_arab_10mb
Библиотека
transformers
Опубликована
30 сен 2026

urd-arab-10mb-ppt-Dp-10mb-packed-bfdiso_seed455

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Небольшая дообученная модель GPT-2 для генерации текста и ответов на запросы.

273скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены30 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/urd-arab-10mb-ppt-Dp-10mb-packed-bfdiso_seed455 — дообученная с помощью TRL версия goldfish-models/urd_arab_10mb. Это плотная авторегрессионная языковая модель на архитектуре GPT-2, предназначенная для генерации продолжения текста и ответов на запросы в формате чата. В карточке приведён пример генерации ответа на открытый вопрос; веса доступны в формате safetensors, запуск показан через Transformers.

Нативная длина контекста составляет 512 токенов. Карточка не описывает специализацию, целевые языки или оценку качества, поэтому модель уместно рассматривать как небольшой экспериментальный чекпойнт общего назначения; надёжность ответов и пригодность для конкретных задач следует проверять отдельно. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • генерация продолжения короткого текста
  • ответы на открытые вопросы
  • создание простых диалоговых ответов

Ограничения

Контекст ограничен 512 токенами; в карточке нет сведений об оценке качества или целевых языках.

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 urd-arab-10mb-ppt-Dp-10mb-packed-bfdiso_seed455

This model is a fine-tuned version of goldfish-models/urd_arab_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/urd-arab-10mb-ppt-Dp-10mb-packed-bfdiso_seed455", 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
71f0907

0 моделей