/ Модель

Характеристики

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

trackmania-tmnf-distilgpt2-v2

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная на базе DistilGPT-2 модель генерации текста, предположительно связанная с Trackmania.

53скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены4 авг 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

jeanmidev/trackmania-tmnf-distilgpt2-v2 — дообученная модель генерации текста на базе DistilGPT-2, опубликованная пользователем jeanmidev. По названию она связана с Trackmania и Trackmania Nations Forever, однако карточка не описывает конкретный набор данных или сценарий применения, поэтому специализацию можно определить только предположительно.

Модель использует архитектуру GPT-2 и библиотеку Transformers, принимает текст и генерирует продолжение. В метаданных указан контекст до 1024 токенов; веса опубликованы в формате Safetensors. Карточка сообщает значение loss 1,2489 на оценочном наборе, но не приводит подробностей протокола оценки.

Лицензия — Apache-2.0. Из-за отсутствия описания обучающих данных и intended use качество и пригодность генерации для конкретных задач Trackmania оценить по карточке нельзя.

Сценарии применения

  • генерация текста по тематике Trackmania
  • создание продолжений текстовых подсказок о Trackmania
  • эксперименты с генерацией текста на основе DistilGPT-2

Ограничения

Карточка не раскрывает обучающий набор данных и конкретные ограничения применения; связь с Trackmania выводится из названия модели. Приведённый loss не сопровождается описанием оценки и сам по себе не позволяет судить о качестве ответов.

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

trackmania-tmnf-distilgpt2-v2

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

  • Loss: 1.2489

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: 5e-05
  • train_batch_size: 16
  • eval_batch_size: 16
  • 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: 8.0
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
1.64290.10952001.5249
1.55760.21894001.4750
1.54040.32846001.4393
1.50290.43798001.4116
1.42520.547310001.3929
1.43610.656812001.3649
1.39580.766314001.3523
1.40640.875816001.3419
1.38530.985218001.3217
1.37071.094720001.3137
1.35801.204222001.3013
1.37851.313624001.2921
1.35521.423126001.2855
1.36941.532628001.2751
1.31281.642030001.2692
1.34241.751532001.2673
1.32931.861034001.2614
1.34351.970436001.2524
1.29802.079938001.2489

Framework versions

  • Transformers 5.14.1
  • Pytorch 2.13.0+cu130
  • Datasets 5.0.1
  • 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
ba86d93

0 моделей