/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Лицензия
MIT
Архитектура
gpt2 · dense
Базовая модель
gpt2
Библиотека
transformers
Опубликована
7 авг 2026

Ссылки

Hugging Face

trackmania-tmnf-gpt2-safefilter

jeanmidev
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

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

66скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены7 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.

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

jeanmidev/trackmania-tmnf-gpt2-safefilter — дообученная на неизвестном наборе данных модель GPT-2 от автора jeanmidev. Она предназначена для генерации текста; карточка не описывает конкретный сценарий применения и сообщает значение loss 1,1939 на оценочном наборе. Модель использует архитектуру GPT2LMHeadModel, формат Safetensors и контекст до 1024 токенов. В метаданных указана лицензия MIT. Данных о специализации на Trackmania или о фильтрации небезопасного содержимого нет.

Сценарии применения

  • генерация текста по заданному фрагменту
  • продолжение коротких текстовых подсказок
  • эксперименты с дообученной GPT-2

Ограничения

Набор данных и целевое применение не описаны, поэтому специализацию и качество для конкретных задач оценить нельзя. Значение loss приведено без деталей методики оценки.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

trackmania-tmnf-gpt2-safefilter

This model is a fine-tuned version of gpt2 on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 1.1939

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: 3.0
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
1.70560.01302001.6578
1.59150.02604001.5942
1.59060.03896001.5522
1.54000.05198001.5102
1.47810.064910001.4844
1.48490.077912001.4539
1.49360.090914001.4334
1.44540.103816001.4192
1.47490.116818001.4015
1.41000.129820001.4019
1.44860.142822001.3842
1.41910.155824001.3724
1.37380.168726001.3669
1.43340.181728001.3577
1.39140.194730001.3505
1.38100.207732001.3466
1.35970.220734001.3412
1.35260.233636001.3375
1.34930.246638001.3335
1.39120.259640001.3275
1.36810.272642001.3229
1.34940.285544001.3183
1.35350.298546001.3164
1.32430.311548001.3109
1.30570.324550001.3093
1.33100.337552001.3076
1.36080.350454001.3060
1.32520.363456001.3028
1.34650.376458001.2986
1.35040.389460001.2991
1.31220.402462001.2936
1.33210.415364001.2967
1.28970.428366001.2898
1.28570.441368001.2884
1.30370.454370001.2898
1.33150.467372001.2850
1.31490.480274001.2848
1.26900.493276001.2841
1.31650.506278001.2767
1.32320.519280001.2773
1.36420.532282001.2756
1.31530.545184001.2738
1.29030.558186001.2722
1.31780.571188001.2728
1.31130.584190001.2692
1.27180.597192001.2686
1.30600.610094001.2680
1.24230.623096001.2658
1.25940.636098001.2656
1.28040.6490100001.2636
1.32370.6620102001.2621
1.27230.6749104001.2611
1.26130.6879106001.2628
1.24050.7009108001.2618
1.22040.7139110001.2590
1.25100.7268112001.2578
1.25090.7398114001.2577
1.23060.7528116001.2554
1.28250.7658118001.2522
1.20350.7788120001.2534
1.30080.7917122001.2519
1.27030.8047124001.2506
1.23550.8177126001.2503
1.28950.8307128001.2486
1.22760.8437130001.2486
1.25230.8566132001.2464
1.30920.8696134001.2465
1.26650.8826136001.2459
1.25570.8956138001.2465
1.23710.9086140001.2424
1.25130.9215142001.2427
1.22900.9345144001.2433
1.25910.9475146001.2430
1.21640.9605148001.2407
1.24480.9735150001.2430
1.24570.9864152001.2402
1.28920.9994154001.2393
1.24841.0124156001.2384
1.22661.0254158001.2388
1.21491.0384160001.2361
1.23301.0513162001.2344
1.25421.0643164001.2358
1.27381.0773166001.2352
1.25721.0903168001.2329
1.23831.1033170001.2356
1.23651.1162172001.2317
1.28411.1292174001.2313
1.21301.1422176001.2332
1.21511.1552178001.2317
1.20471.1681180001.2288
1.24561.1811182001.2290
1.30591.1941184001.2295
1.20841.2071186001.2285
1.26331.2201188001.2278
1.22591.2330190001.2271
1.23051.2460192001.2256
1.28641.2590194001.2258
1.22741.2720196001.2269
1.29911.2850198001.2237
1.22921.2979200001.2241
1.20191.3109202001.2236
1.20501.3239204001.2249
1.22061.3369206001.2228
1.21211.3499208001.2229
1.21521.3628210001.2224
1.23691.3758212001.2211
1.21671.3888214001.2208
1.19911.4018216001.2196
1.31071.4148218001.2193
1.26491.4277220001.2201
1.24211.4407222001.2192
1.23271.4537224001.2190
1.17901.4667226001.2199
1.26141.4797228001.2184
1.23541.4926230001.2163
1.23261.5056232001.2162
1.23421.5186234001.2176
1.17491.5316236001.2173
1.24641.5446238001.2153
1.21461.5575240001.2156
1.26961.5705242001.2141
1.23191.5835244001.2162
1.21671.5965246001.2134
1.26531.6094248001.2147
1.24241.6224250001.2134
1.17541.6354252001.2128
1.21971.6484254001.2124
1.20921.6614256001.2125
1.20131.6743258001.2119
1.14941.6873260001.2124
1.19591.7003262001.2116
1.23101.7133264001.2108
1.21131.7263266001.2111
1.25291.7392268001.2100
1.18761.7522270001.2116
1.25141.7652272001.2108
1.19561.7782274001.2117
1.17871.7912276001.2108
1.16801.8041278001.2096
1.21241.8171280001.2101
1.18171.8301282001.2074
1.23941.8431284001.2088
1.24031.8561286001.2074
1.20571.8690288001.2072
1.19991.8820290001.2078
1.25191.8950292001.2066
1.18601.9080294001.2070
1.26991.9210296001.2046
1.26021.9339298001.2058
1.27011.9469300001.2058
1.15981.9599302001.2061
1.25301.9729304001.2060
1.18391.9859306001.2043
1.23221.9988308001.2050
1.23502.0118310001.2034
1.24412.0248312001.2043
1.23282.0378314001.2044
1.18292.0507316001.2045
1.21012.0637318001.2056
1.20692.0767320001.2032
1.29692.0897322001.2021
1.21982.1027324001.2031
1.17802.1156326001.2035
1.20172.1286328001.2014
1.22502.1416330001.2028
1.21722.1546332001.2024
1.19942.1676334001.2016
1.22122.1805336001.2013
1.18662.1935338001.2015
1.15482.2065340001.2016
1.20742.2195342001.2007
1.15742.2325344001.2016
1.15782.2454346001.2018
1.21362.2584348001.2009
1.15222.2714350001.2004
1.18582.2844352001.2004
1.20592.2974354001.2003
1.15522.3103356001.1991
1.16852.3233358001.1992
1.24642.3363360001.1986
1.23052.3493362001.1994
1.19452.3623364001.1995
1.20132.3752366001.1984
1.21052.3882368001.1981
1.19432.4012370001.1991
1.23762.4142372001.1979
1.19382.4272374001.1980
1.21582.4401376001.1977
1.16612.4531378001.1993
1.20162.4661380001.1973
1.22502.4791382001.1977
1.17262.4921384001.1970
1.21892.5050386001.1978
1.17872.5180388001.1970
1.17722.5310390001.1971
1.23532.5440392001.1968
1.18602.5569394001.1964
1.16032.5699396001.1966
1.23192.5829398001.1952
1.16592.5959400001.1967
1.20172.6089402001.1967
1.17952.6218404001.1956
1.16892.6348406001.1964
1.20232.6478408001.1959
1.22292.6608410001.1954
1.16172.6738412001.1961
1.22042.6867414001.1952
1.17432.6997416001.1956
1.17982.7127418001.1950
1.22552.7257420001.1959
1.17552.7387422001.1949
1.22122.7516424001.1949
1.20492.7646426001.1948
1.19082.7776428001.1947
1.17422.7906430001.1948
1.19132.8036432001.1944
1.20222.8165434001.1946
1.19242.8295436001.1949
1.21672.8425438001.1946
1.19312.8555440001.1943
1.22422.8685442001.1942
1.21592.8814444001.1937
1.19172.8944446001.1940
1.21022.9074448001.1940
1.17722.9204450001.1939
1.23132.9334452001.1938
1.22322.9463454001.1940
1.21142.9593456001.1937
1.20562.9723458001.1938
1.17582.9853460001.1939

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
328772b

0 моделей

    Создать бенчмарк