/ Модель
Каталог

Характеристики

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

Ссылки

Hugging Face

run2-babylm-original-2345-gpt2-small

linnotlinn
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная модель GPT-2 для генерации и продолжения текста в пределах контекста до 1024 токенов.

256скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены31 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

Это дообученная языковая модель семейства GPT-2, представленная пользователем linnotlinn. Она предназначена для генерации текста и может использоваться для продолжения коротких текстовых фрагментов. Модель построена на плотной архитектуре GPT2LMHeadModel, сохранена в формате safetensors и имеет контекстное окно 1024 токена.

В README приведён результат оценки: loss 2,5191, однако набор данных, подробности обучения и предполагаемые сценарии применения не описаны. Поэтому качество генерации и пригодность для конкретных задач по имеющимся сведениям оценить нельзя. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • продолжение короткого текстового фрагмента
  • генерация текста по текстовой подсказке
  • эксперименты с небольшой GPT-2-моделью

Ограничения

Данные обучения, языки и подробности оценки не описаны, поэтому качество и предметную применимость определить нельзя. Контекст ограничен 1024 токенами.

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-2345-gpt2-small

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

  • Loss: 2.5191

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: 2345
  • 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
4.27040.50911604.1863
3.88401.01593203.8323
3.69711.52514803.6240
3.47032.03186403.4051
3.29922.54108003.2471
3.18493.04779603.1311
3.07943.556911203.0315
2.98764.063612802.9488
2.94474.572814402.8787
2.85545.079616002.8259
2.84365.588717602.7830
2.78656.095519202.7498
2.78746.604620802.7208
2.74387.111422402.6972
2.70247.620524002.6767
2.67418.127325602.6586
2.66168.636427202.6429
2.61239.143228802.6285
2.61429.652330402.6162
2.618410.159132002.6051
2.594210.668333602.5947
2.552411.175035202.5863
2.571811.684236802.5774
2.586112.190938402.5708
2.539612.700140002.5629
2.522913.206841602.5584
2.537113.716043202.5519
2.527414.222844802.5478
2.544114.731946402.5435
2.517115.238748002.5396
2.544615.747849602.5356
2.511616.254651202.5337
2.513816.763752802.5301
2.494717.270554402.5280
2.483717.779656002.5253
2.499918.286457602.5242
2.503218.795559202.5221
2.472219.302360802.5211
2.478119.811562402.5195
2.509920.063002.5191

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
2903cf8

0 моделей

    Создать бенчмарк