Характеристики

Контекст: 1 024 токена
Лицензия: MIT
Архитектура: gpt2 · dense
Базовая модель: gpt2-large
Библиотека: transformers
Опубликована: 10 сен 2026

Ссылки

Hugging Face

test

mphd1

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная GPT-2 Large для генерации продолжений текста и автодополнения.

289скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены10 сен 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

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

mphd1/test — дообученная авторегрессионная модель семейства GPT-2 на основе openai-community/gpt2-large. Она предназначена для генерации продолжений текста и автодополнения. Модель использует архитектуру GPT2LMHeadModel, сохранена в формате Safetensors и имеет контекст длиной до 1024 токенов.

Карточка не описывает датасет, специализацию или оценку качества, поэтому назначение модели можно определить только на общем уровне по её базовой модели и задаче text-generation. Базовая GPT-2 Large — англоязычная модель на 774 млн параметров; отдельные характеристики дообученной версии в карточке не приведены. Лицензия — MIT.

Сценарии применения

генерация продолжения текста по началу фразы
автодополнение англоязычных текстов
создание черновиков текста

Ограничения

Датасет, специализация и результаты оценки качества не описаны; модель унаследовала англоязычную ориентацию базовой GPT-2 Large.

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 385моделей II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей II.1Разработка и данныеАнализ требований и архитектура ПОAI помогает переводить потребности бизнеса в непротиворечивые требования и технические решения.20 задач18 191модель

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

test

This model is a fine-tuned version of openai-community/gpt2-large on an unknown dataset.

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: 5e-05
train_batch_size: 8
eval_batch_size: 8
seed: 1
optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
lr_scheduler_type: cosine
num_epochs: 10

Training results

Framework versions

Transformers 5.17.0
Pytorch 2.5.1+cu121
Datasets 5.0.1
Tokenizers 0.23.2

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Нельзя запустить

Репозиторий недоступен на Hugging Face.

Класс архитектуры: GPT2LMHeadModel
Ревизия весов: ea11826