GPT-2, обученная на FineWeb-EDU, генерирует продолжение текста и подходит для экспериментов с англоязычной генерацией.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
GPT-2 — языковая модель, обученная Андреем Карпати с помощью llm.c на наборе FineWeb-EDU. Это плотная авторегрессионная архитектура GPT2LMHeadModel для генерации текста; модель обучалась 32 тысячи шагов с размером пакета 1 млн. Метаданные указывают контекстное окно 1024 токена и формат safetensors.
Модель предназначена для продолжения текста и экспериментов с генерацией на английском языке. В карточке отмечено, что она охотно генерирует дезинформацию об англоязычных единорогах в Андах. Лицензия в предоставленных данных не указана.
Модель может генерировать дезинформацию, в том числе о вымышленных темах. Контекст ограничен 1024 токенами.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
This is a GPT-2 model trained in llm.c, for 32K steps (of 1M batch size) on FineWeb-EDU.
A lot more detailed information is here: https://github.com/karpathy/llm.c/discussions/677
Eagerly generates disinformation about English-speaking unicorns in the Andes mountains.
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…