/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Архитектура
gpt2 · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
29 авг 2026

babylm-shuffled-1234-gpt2-small

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Небольшая дообученная модель GPT-2 для генерации коротких текстовых продолжений и экспериментов.

207скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены29 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

linnotlinn/babylm-shuffled-1234-gpt2-small — небольшая авторегрессионная языковая модель семейства GPT-2 для генерации текста. В репозитории указаны архитектура GPT2LMHeadModel, формат safetensors и контекст до 1024 токенов. Модель создана как дообученная версия GPT-2; в карточке приведено значение loss 3,0497 на наборе оценки, но базовая модель и обучающие данные не названы.

Модель подходит для продолжения коротких текстовых фрагментов и экспериментов с генерацией текста. Карточка не описывает целевую аудиторию, специальные сценарии или ограничения применения. Сведения о лицензии в доступных данных отсутствуют.

Сценарии применения

  • генерация продолжения короткого текста
  • эксперименты с авторегрессионной генерацией
  • оценка качества генерации по функции потерь

Ограничения

Обучающий набор данных и базовая модель не указаны, а карточка не описывает предназначение и ограничения. Приведено только значение loss 3,0497 на оценочном наборе; лицензия в доступных данных не указана.

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

babylm-shuffled-1234-gpt2-small

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

  • Loss: 3.0497

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: 0.0002
  • train_batch_size: 32
  • eval_batch_size: 32
  • seed: 1234
  • gradient_accumulation_steps: 16
  • total_train_batch_size: 512
  • optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH_FUSED with betas=(0.9,0.95) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
  • lr_scheduler_type: cosine_with_min_lr
  • lr_scheduler_warmup_steps: 20
  • num_epochs: 20.0

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
4.43590.50931604.4026
4.17171.01593204.1260
3.91051.52524803.8558
3.70452.03186403.6607
3.59322.54118003.5438
3.49813.04779603.4575
3.43853.557011203.3964
3.37624.063712803.3490
3.34214.572914403.3094
3.29975.079616003.2757
3.28255.588817603.2482
3.23586.095519203.2249
3.22586.604720803.2049
3.19567.111422403.1878
3.18807.620624003.1729
3.15678.127325603.1592
3.15288.636627203.1455
3.13079.143228803.1360
3.12839.652530403.1253
3.109410.159132003.1170
3.104510.668433603.1090
3.092911.175135203.1022
3.086911.684336803.0953
3.073712.191038403.0901
3.074712.700240003.0847
3.055213.206941603.0805
3.053413.716143203.0758
3.048714.222844803.0726
3.045114.732046403.0688
3.034115.238748003.0659
3.035115.748049603.0630
3.033616.254651203.0606
3.029516.763952803.0585
3.024017.270554403.0567
3.027217.779856003.0552
3.016418.286557603.0537
3.017618.795759203.0525
3.015319.302460803.0512
3.013919.811662403.0500
3.016020.063003.0497

Framework versions

  • Transformers 5.13.0
  • Pytorch 2.11.0+cu128
  • Datasets 5.0.0
  • 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
95f1485

0 моделей