Характеристики

Контекст: 128 токенов
Лицензия: MIT
Архитектура: gpt2 · dense
Базовая модель: tiny-gpt2
Библиотека: transformers
Опубликована: 7 окт 2026

Ссылки

exoscale-vllm-rce-poc-20261007

Генерация текстаТекст → текст

Лабораторная тестовая модель на базе tiny GPT-2 для изучения поведения загрузки и генерации текста в конвейере Transformers.

283скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены7 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.

Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Запустите и опубликуйте
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Открыть конструктор бенчмарка

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

Это тестовая демонстрационная модель для лабораторного исследования безопасности загрузки моделей в vLLM. Она основана на GPT-2 и использует скопированные веса и токенизатор sshleifer/tiny-gpt2; архитектура — плотная GPT2LMHeadModel, библиотека — Transformers, формат весов — safetensors, длина контекста — 128 токенов. По основному назначению это генерация текста по подсказке, однако репозиторий описывает PoC поведения при импорте пользовательской конфигурации с включённым trust_remote_code, включая запись маркера и сетевой callback. Лицензия — MIT. Модель предназначена для контролируемого исследования, а не для обычного развёртывания.

Сценарии применения

эксперименты с генерацией текста по подсказке
проверка загрузки GPT-2 в Transformers
лабораторное исследование поведения пользовательской конфигурации модели

Ограничения

Контекст ограничен 128 токенами; модель представляет собой лабораторный PoC, чья пользовательская конфигурация при включённом trust_remote_code выполняет запись в /tmp и сетевой callback.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Authorized Exoscale vLLM RCE PoC

This public repository is an authorized, non-destructive security-lab proof of concept. With trust_remote_code, importing the custom configuration writes a marker under /tmp and sends a JSON callback to the researcher-controlled RequestRepo endpoint. It does not access credentials or customer data. The model weights and tokenizer are copied from sshleifer/tiny-gpt2.

2026-10-07 callback update

This authorized lab model uses the Gatofox Lab RequestRepo instance. Every worker import creates a fresh HTTPS callback session on rr.gatofoxlab.ai and emits the session record to the deployment logs for exact run correlation.

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: 1c05076