/ Модель

Характеристики

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

trackmania-tmnf-gpt2-safefilter3

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная на неизвестных данных модель GPT-2 для генерации текста.

102скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены9 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-gpt2-safefilter3 — дообученная версия GPT-2, созданная на неизвестном наборе данных. Модель предназначена для генерации текста; карточка сообщает значение loss 1,1672 на наборе оценки, но не описывает его состав или методику.

Сценарии применения

  • генерация текста на основе затравки
  • эксперименты с дообученной GPT-2

Ограничения

Данные обучения и предполагаемое применение не описаны, поэтому качество для конкретных задач оценить нельзя. Контекст модели составляет 1024 токена.

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-gpt2-safefilter3

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

  • Loss: 1.1672

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
1.62120.01322001.6541
1.61410.02644001.5709
1.54510.03966001.5353
1.45760.05288001.4997
1.44240.066010001.4647
1.45060.079212001.4334
1.41440.092414001.4217
1.43810.105616001.4010
1.42260.118818001.3875
1.37200.132020001.3717
1.38160.145222001.3621
1.32800.158424001.3547
1.30890.171626001.3439
1.28910.184828001.3376
1.31540.198030001.3298
1.36950.211232001.3206
1.35730.224434001.3207
1.33730.237636001.3132
1.32520.250838001.3080
1.30740.264040001.3028
1.25350.277242001.2995
1.26470.290444001.2942
1.34230.303646001.2901
1.31180.316848001.2894
1.35500.330050001.2863
1.26390.343252001.2821
1.26690.356454001.2796
1.27670.369656001.2745
1.24820.382858001.2718
1.27910.396060001.2725
1.26110.409262001.2690
1.29440.422464001.2658
1.27970.435666001.2682
1.28650.448868001.2603
1.24780.462070001.2589
1.32150.475272001.2584
1.29040.488474001.2570
1.24250.501676001.2536
1.17750.514878001.2511
1.20730.528080001.2501
1.28680.541282001.2486
1.28810.554484001.2483
1.23070.567686001.2463
1.23260.580888001.2450
1.24220.594090001.2414
1.24440.607292001.2435
1.24260.620494001.2389
1.22770.633696001.2386
1.22870.646898001.2395
1.21080.6600100001.2367
1.23590.6732102001.2357
1.18870.6864104001.2341
1.25310.6996106001.2334
1.25490.7128108001.2312
1.24190.7260110001.2305
1.21230.7392112001.2305
1.21130.7524114001.2293
1.20700.7656116001.2292
1.27240.7788118001.2262
1.15570.7920120001.2269
1.25460.8052122001.2232
1.21960.8184124001.2246
1.24230.8316126001.2242
1.20900.8448128001.2248
1.24270.8580130001.2226
1.23270.8712132001.2196
1.27420.8844134001.2199
1.17300.8976136001.2197
1.20250.9108138001.2182
1.23210.9240140001.2186
1.24620.9372142001.2175
1.26330.9504144001.2152
1.24770.9636146001.2143
1.24350.9768148001.2145
1.21560.9900150001.2140
1.18911.0032152001.2140
1.17721.0164154001.2137
1.25631.0296156001.2115
1.25881.0428158001.2119
1.19241.0560160001.2112
1.20951.0692162001.2083
1.17671.0824164001.2089
1.23101.0956166001.2089
1.17011.1088168001.2076
1.21791.1220170001.2074
1.19881.1352172001.2082
1.24981.1484174001.2048
1.23611.1616176001.2056
1.20171.1748178001.2048
1.22231.1880180001.2039
1.22161.2012182001.2028
1.20291.2144184001.2006
1.24171.2276186001.2029
1.19971.2408188001.2014
1.17551.2540190001.2007
1.15231.2672192001.2005
1.20591.2804194001.2007
1.21751.2936196001.1989
1.17301.3068198001.1992
1.22751.3200200001.1967
1.18471.3332202001.1980
1.24351.3464204001.1977
1.17161.3596206001.1961
1.22641.3728208001.1964
1.23001.3860210001.1976
1.15021.3992212001.1957
1.15151.4124214001.1953
1.14371.4256216001.1955
1.17541.4388218001.1927
1.21541.4520220001.1937
1.26831.4652222001.1926
1.17851.4784224001.1936
1.17171.4916226001.1934
1.20551.5048228001.1931
1.18111.5180230001.1916
1.15591.5312232001.1916
1.18651.5444234001.1902
1.21921.5576236001.1904
1.19071.5707238001.1888
1.16501.5839240001.1892
1.19541.5971242001.1894
1.18551.6103244001.1903
1.22701.6235246001.1890
1.15921.6367248001.1879
1.21471.6499250001.1876
1.16031.6631252001.1879
1.20991.6763254001.1860
1.16451.6895256001.1863
1.18431.7027258001.1867
1.17411.7159260001.1861
1.19461.7291262001.1856
1.18191.7423264001.1836
1.18661.7555266001.1834
1.22661.7687268001.1840
1.22181.7819270001.1838
1.21831.7951272001.1831
1.17891.8083274001.1826
1.21271.8215276001.1820
1.20571.8347278001.1815
1.22441.8479280001.1825
1.21531.8611282001.1813
1.21901.8743284001.1800
1.22971.8875286001.1822
1.19251.9007288001.1809
1.17671.9139290001.1795
1.25211.9271292001.1801
1.16441.9403294001.1810
1.16201.9535296001.1795
1.21951.9667298001.1796
1.14351.9799300001.1788
1.14911.9931302001.1790
1.18412.0063304001.1787
1.20322.0195306001.1785
1.16022.0327308001.1775
1.19992.0459310001.1779
1.23302.0591312001.1771
1.20072.0723314001.1769
1.16542.0855316001.1771
1.21262.0987318001.1771
1.11592.1119320001.1767
1.17382.1251322001.1765
1.23032.1383324001.1766
1.13512.1515326001.1766
1.23192.1647328001.1761
1.16402.1779330001.1753
1.14442.1911332001.1753
1.16542.2043334001.1750
1.11962.2175336001.1754
1.15602.2307338001.1741
1.19512.2439340001.1746
1.22922.2571342001.1746
1.14462.2703344001.1753
1.21392.2835346001.1733
1.19652.2967348001.1734
1.10762.3099350001.1737
1.16172.3231352001.1730
1.19552.3363354001.1720
1.17412.3495356001.1726
1.14022.3627358001.1718
1.18912.3759360001.1724
1.15132.3891362001.1730
1.17422.4023364001.1719
1.17502.4155366001.1715
1.21082.4287368001.1718
1.13102.4419370001.1714
1.14222.4551372001.1714
1.22092.4683374001.1705
1.15382.4815376001.1711
1.15082.4947378001.1716
1.22202.5079380001.1706
1.16142.5211382001.1697
1.13492.5343384001.1713
1.08192.5475386001.1717
1.16672.5607388001.1704
1.14632.5739390001.1700
1.16462.5871392001.1701
1.20612.6003394001.1699
1.12662.6135396001.1697
1.21282.6267398001.1695
1.13212.6399400001.1696
1.14232.6531402001.1695
1.14762.6663404001.1685
1.10032.6795406001.1699
1.14152.6927408001.1688
1.14972.7059410001.1692
1.14862.7191412001.1683
1.20732.7323414001.1684
1.17182.7455416001.1683
1.14482.7587418001.1686
1.10172.7719420001.1685
1.16742.7851422001.1687
1.17082.7983424001.1679
1.13182.8115426001.1682
1.22002.8247428001.1681
1.11782.8379430001.1677
1.13692.8511432001.1680
1.14292.8643434001.1680
1.13252.8775436001.1675
1.21132.8907438001.1672
1.18392.9039440001.1675
1.12462.9171442001.1676
1.15482.9303444001.1673
1.17462.9435446001.1672
1.13732.9567448001.1671
1.15322.9699450001.1671
1.12562.9831452001.1671
1.13382.9963454001.1672
1.20443.0454561.1672

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
20f38af

0 моделей