/ Модель
Каталог

Характеристики

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

Ссылки

Hugging Face

run2-babylm-original-1234-gpt2-small

linnotlinn
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная модель GPT-2 для генерации текста с контекстом 1024 токена.

426скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены30 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

linnotlinn/run2-babylm-original-1234-gpt2-small — языковая модель на архитектуре GPT-2, представленная как дообученная версия модели на неизвестном наборе данных. Она предназначена для генерации текста; карточка приводит значение потерь 2,5255 на оценочном наборе, но не описывает его состав и методику оценки. Модель использует библиотеку Transformers и формат safetensors, её контекст составляет 1024 токена.

Карточка не сообщает целевые сценарии, обучающие данные, поддерживаемые естественные языки или лицензию. Поэтому пригодность для конкретной области и условия использования по имеющимся сведениям установить нельзя.

Сценарии применения

  • генерация продолжения текста
  • создание коротких текстовых фрагментов
  • эксперименты с генерацией на GPT-2

Ограничения

Данные обучения, целевые сценарии и методика оценки не описаны; приведённое значение потерь без контекста нельзя напрямую интерпретировать как качество для прикладных задач. Лицензия и поддерживаемые языки не указаны в доступных данных.

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

run2-babylm-original-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: 2.5255

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: 64
  • eval_batch_size: 64
  • seed: 1234
  • gradient_accumulation_steps: 8
  • 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: 100
  • num_epochs: 20.0

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
4.26620.50911604.1882
3.86081.01593203.8359
3.68711.52514803.6121
3.47532.03186403.4000
3.30262.54108003.2452
3.18353.04779603.1260
3.07623.556911203.0267
3.01044.063612802.9446
2.92784.572814402.8780
2.87955.079616002.8293
2.86275.588717602.7873
2.74316.095519202.7551
2.77106.604620802.7263
2.73507.111422402.7031
2.72037.620524002.6839
2.65268.127325602.6649
2.66258.636427202.6494
2.66829.143228802.6354
2.63149.652330402.6232
2.612110.159132002.6107
2.589210.668333602.6014
2.577411.175035202.5928
2.593211.684236802.5837
2.541212.190938402.5766
2.561012.700140002.5696
2.551613.206841602.5640
2.541513.716043202.5591
2.532114.222844802.5537
2.538214.731946402.5495
2.518715.238748002.5458
2.526215.747849602.5422
2.502416.254651202.5396
2.510216.763752802.5363
2.514617.270554402.5347
2.477917.779656002.5315
2.504118.286457602.5308
2.493318.795559202.5280
2.476219.302360802.5271
2.487019.811562402.5255
2.514820.063002.5259

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
75cdc4a

0 моделей

    Создать бенчмарк