/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
gpt2 · dense
Базовая модель
distilgpt2
Библиотека
transformers
Опубликована
25 сен 2026

my_awesome_eli5_clm-model

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная компактная GPT-2 для генерации текста с контекстом до 1024 токенов.

566скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены25 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

my_awesome_eli5_clm-model — дообученная на неизвестном наборе данных компактная языковая модель на базе distilbert/distilgpt2. Она использует архитектуру GPT-2 и предназначена для генерации текста; модель и веса доступны в формате safetensors для библиотеки Transformers. Контекст модели составляет 1024 токена.

Карточка не описывает целевые сценарии, обучающие данные или результаты, кроме значения loss 3,7621 на оценочном наборе. Поэтому пригодность модели для конкретной тематики или качества генерации оценить нельзя. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • генерация текстовых продолжений
  • создание черновиков текста
  • автодополнение текста

Ограничения

Обучающий набор и целевое назначение модели не описаны; приведено только значение loss 3,7621 без контекста оценки, поэтому качество и специализацию определить нельзя.

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

my_awesome_eli5_clm-model

This model is a fine-tuned version of distilbert/distilgpt2 on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 3.7621

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 2e-05
  • train_batch_size: 8
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH_FUSED with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 3.0

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
3.92151.013043.7744
3.83592.026083.7643
3.79773.039123.7621

Framework versions

  • Transformers 4.57.6
  • Pytorch 2.12.0+cu130
  • Datasets 4.8.5
  • Tokenizers 0.22.2

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
64b8932

0 моделей