GPT-2-модель, обученная с нуля на латинских текстах для экспериментальной генерации и продолжения текста на латыни.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
gaodrew/cicero — языковая модель, созданная разработчиком с нуля на архитектуре GPT-2 для генерации текста на латыни. Она обучалась на корпусе латинских текстов Corpus Corporum: один проход по 492 млн токенов. Модель распространяется в формате safetensors через Transformers и лицензирована по Apache-2.0.
Модель подходит для экспериментов с генерацией латинского текста и продолжения коротких фрагментов. Хотя в метаданных указан контекст 1024 токена, в README сообщается, что при обучении использовался контекст длиной 64 токена. Генерация может быть повторяющейся и малосвязной из-за ограниченного размера модели и объёма данных.
Модель склонна к повторам и может генерировать малосвязный текст. Контекст при обучении составлял 64 токена, хотя в метаданных указан native context 1024 токена.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Pretrained from scratch using GPT-2 architecture and a dataset of Latin texts (Corpus Corporum) 64 token context, loss 4.5, trained on 1 epoch of 492 million tokens GPT2 style tokenizer trained with min_frequency of 2000
Tends to get repetitive and is not very coherent, due to size and limited data.
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…