/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Лицензия
MIT
Архитектура
gpt2 · dense
Базовая модель
gpt2-medium
Библиотека
transformers
Опубликована
23 авг 2026

Ссылки

Hugging Face

julioman122

moos124
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная на неизвестном наборе данных GPT-2 Medium для генерации и продолжения текста.

137скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены23 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

julioman122 — дообученная модель генерации текста на базе openai-community/gpt2-medium, представленная в формате safetensors и предназначенная для продолжения текста. В README указана оценка Loss 1.0712 на наборе проверки, но сам набор данных не описан.

Модель использует архитектуру GPT-2 и рассчитана на контекст до 1024 токенов. Базовая GPT-2 Medium — авторегрессионная англоязычная модель на 355 млн параметров. Карточка не описывает целевые сценарии, обучающие данные или отдельные возможности этой версии; лицензия — MIT.

Сценарии применения

  • продолжение заданного текста
  • генерация коротких текстовых фрагментов
  • эксперименты с дообучением GPT-2

Ограничения

Обучающий набор данных и целевая специализация не описаны. Указан контекст до 1024 токенов; результатов оценки, кроме значения Loss 1.0712, карточка не приводит.

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

julioman122

This model is a fine-tuned version of openai-community/gpt2-medium on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 1.0712

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: 0.001
  • train_batch_size: 16
  • eval_batch_size: 16
  • seed: 42
  • optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH_FUSED with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
  • lr_scheduler_type: cosine
  • num_epochs: 1

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
4.70580.0109114.6079
3.94860.0219223.7382
3.57830.0328333.0404
2.68350.0438442.6246
2.42220.0547552.4352
2.44730.0657662.2854
2.25470.0766772.2369
2.30090.0876882.1463
2.02010.0985992.0739
1.96440.10951101.9892
1.88070.12041211.8742
1.88190.13131321.8135
1.82390.14231431.7054
1.64660.15321541.6327
1.70810.16421651.7165
1.62110.17511761.5426
1.59350.18611871.5338
1.47330.19701981.5042
1.39990.20802091.4885
1.49670.21892201.4794
1.49680.22992311.4542
1.41620.24082421.4161
1.50970.25172531.4026
1.42110.26272641.3943
1.41400.27362751.3709
1.29640.28462861.3717
1.32700.29552971.3514
1.31490.30653081.3302
1.34350.31743191.3173
1.40010.32843301.3217
1.30660.33933411.3019
1.34990.35023521.2936
1.36360.36123631.2877
1.29760.37213741.2810
1.28530.38313851.2709
1.34440.39403961.2513
1.15890.40504071.2455
1.11390.41594181.2340
1.35320.42694291.2226
1.22680.43784401.2209
1.30010.44884511.2192
1.31200.45974621.2180
1.32070.47064731.2122
1.30110.48164841.2044
1.21470.49254951.1963
1.24480.50355061.1894
1.23300.51445171.1839
1.21050.52545281.1751
1.25830.53635391.1746
1.31290.54735501.1656
1.14870.55825611.1599
1.17580.56925721.1601
1.23560.58015831.1588
1.24930.59105941.1498
1.20880.60206051.1418
1.12030.61296161.1405
1.25300.62396271.1362
1.24250.63486381.1288
1.20360.64586491.1281
1.12540.65676601.1261
1.06650.66776711.1204
1.11750.67866821.1188
1.22060.68966931.1148
1.21020.70057041.1067
1.14070.71147151.1113
1.16690.72247261.1037
1.16610.73337371.1037
1.04260.74437481.1007
1.15240.75527591.0980
1.09190.76627701.0920
1.11140.77717811.0906
1.08760.78817921.0907
1.18600.79908031.0883
1.19400.81008141.0865
1.08550.82098251.0839
1.04330.83188361.0814
1.16010.84288471.0795
1.11560.85378581.0774
1.10350.86478691.0767
1.03350.87568801.0763
1.13590.88668911.0754
1.10490.89759021.0734
1.03920.90859131.0731
1.05870.91949241.0740
1.09910.93039351.0736
1.11150.94139461.0725
1.14740.95229571.0718
1.19200.96329681.0715
1.02790.97419791.0713
1.04040.98519901.0712
1.05080.996010011.0712
1.18121.010051.0712

Framework versions

  • Transformers 5.15.0
  • Pytorch 2.11.0+cu128
  • Datasets 4.0.0
  • 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
989aabc

0 моделей

    Создать бенчмарк