This is my first model learning experience. Only got pretraining This took 7h 6m 43s to train on RX 9070xt
Характеристики
- Контекст
- 512 токенов
- Архитектура
- gpt2 · dense
- Опубликована
- 22 сен 2026
Ссылки
gpt2-tiny-stories
Небольшая GPT-2-модель, предобученная на TinyStories для генерации коротких историй на английском языке.
447скачиваний 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.
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.
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
itsthenewmeta/gpt2-tiny-stories — небольшая авторская GPT-2-модель, обученная разработчиком с нуля на наборе TinyStories. Это первая модель разработчика; обучение ограничилось предобучением и заняло около семи часов на RX 9070 XT.
Модель предназначена для генерации текста и коротких историй на английском языке. Она использует архитектуру GPT2LMHeadModel и принимает текстовый контекст длиной до 512 токенов, выдавая продолжение текста. Обучение на TinyStories ориентирует её на простые повествования.
Карточка не сообщает о дополнительной настройке под диалог или другие задачи, а также не приводит лицензию. Масштаб модели не указан; предобучение само по себе не подтверждает качество или пригодность для практического применения.
Сценарии применения
- генерация коротких историй на английском языке
- продолжение простого повествовательного текста
- эксперименты с обучением GPT-2 на небольшом корпусе
Ограничения
Модель прошла только предобучение, без заявленной настройки для диалога или других прикладных задач; длина контекста составляет 512 токенов. Лицензия и размер модели в предоставленных данных не указаны.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
IV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделейI.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейIV.5Отраслевые задачиОбразование и развитие навыковAI помогает персонализировать обучение и снижать административную нагрузку на преподавателей.34 задачи6 641модель
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- GPT2LMHeadModel
- Ревизия весов
- 70ed04c