/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Лицензия
MIT
Архитектура
gpt2 · dense
Базовая модель
gpt2-large
Опубликована
18 сен 2026

gelatwo-common-gen-gpt2-large

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная на CommonGen модель GPT-2 Large для англоязычной генерации текста и экспериментов с управляемым декодированием.

266скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены18 сен 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

mhdang/gelatwo-common-gen-gpt2-large — авторегрессионная языковая модель на основе GPT-2 Large, дообученная на датасете CommonGen. Она предназначена для экспериментов по генерации текста с управляемым декодированием: модель задаёт базовое распределение токенов, которое методы GCD и P-GCD направляют с помощью предложений от отдельной HMM-модели. Это обычная причинная языковая модель, доступная в формате safetensors и рассчитанная на контекст до 1024 токенов.

Модель ориентирована на англоязычные эксперименты с CommonGen и может служить основой для генерации продолжений текста по заданным понятиям. Репозиторий также указывает совместимость токенизатора с openai-community/gpt2-large и общий словарь из 50 257 токенов с парной HMM-моделью. Лицензия — MIT. Поскольку чекпойнт описан как базовая часть экспериментов, его назначение уже, чем у универсального чат-ассистента; карточка не заявляет диалоговые или мультимодальные возможности.

Сценарии применения

  • генерация предложений по набору понятий CommonGen
  • эксперименты с ограниченным декодированием текста
  • исследование методов GCD и P-GCD
  • генерация англоязычных продолжений текста

Ограничения

Модель предназначена для экспериментов CommonGen и не позиционируется как универсальный чат-ассистент. Контекст ограничен 1024 токенами.

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

gelatwo-common-gen-gpt2-large

gpt2-large fine-tuned on CommonGen, used as the base language model for the CommonGen experiments in Mitigating Bias in Locally Constrained Decoding via Tractable Proposals (arXiv:2606.01926).

This is a plain causal language model: it supplies the base distribution that GCD and P-GCD steer. The tractable proposal it is paired with is the HMM at mhdang/gelatwo-common-gen-dense-4096, which shares its 50257-token vocabulary.

Usage

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("mhdang/gelatwo-common-gen-gpt2-large")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("openai-community/gpt2-large")

configs/common-gen.yaml in github.com/MhDang/gelatwo already points at this checkpoint, so the CommonGen runs need no override.

Citation

@inproceedings{dang2026mitigating,
  title = {Mitigating Bias in Locally Constrained Decoding via Tractable Proposals},
  author = {Dang, Meihua and Song, Linxin and Zhang, Honghua and Zhao, Jieyu and Van den Broeck, Guy and Ermon, Stefano},
  booktitle = {Proceedings of the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML)},
  year = {2026},
}

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
GPT2LMHeadModel
Ревизия весов
e9e3149

0 моделей