/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Архитектура
gpt2 · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
16 сен 2026

functionalizer-100M-github-code-python-seed2

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальная GPT-2 модель на 100 млн параметров для генерации текста и продолжения кода Python.

507скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены23 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

Functionalizer 100M — языковая модель для генерации текста, разработанная с использованием фреймворка Functionalizer. Это пример модели размером 100 млн параметров на архитектуре GPT-2; согласно названию, она обучена на коде Python из GitHub с seed 2. Модель работает через Transformers, использует формат safetensors и рассчитана на контекст до 512 токенов.

Модель предназначена для генерации продолжений текста и кода. Для запуска требуется пользовательский форк токенизатора; README не приводит результатов оценки качества или подробностей обучения, кроме указания на 50 000 эпох и seed. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • генерация продолжений кода Python
  • автодополнение фрагментов Python
  • эксперименты с генерацией текста на GPT-2

Ограничения

Для запуска требуется специальный форк токенизатора. В карточке не приведены результаты оценки качества; контекст ограничен 512 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

Functionalizer 100M model

This is a 100M example model. Each model is trained on the dataset specified in the name for 50000 epochs with the given seed.

The model was trained using the Functionalizer framework. Training code and detailed performance analysis are available: https://github.com/connor-makowski/functionalizer

Paper: https://huggingface.co/papers/2609.15991

Running the model

To run the model, use the custom tokenizer fork available here: https://github.com/connor-makowski/tokenizers/tree/functionalizer

Citation

If you find this model or the Functionalizer framework useful, please cite:

@misc{makowski2026functionalizerlosslessfunctionaldecomposition,
      title={The Functionalizer: Lossless Functional Decomposition for Subword Tokenization}, 
      author={Connor Makowski and Willem Guter},
      year={2026},
      eprint={2609.15991},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CL},
      url={https://arxiv.org/abs/2609.15991}, 
}

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
3bffd3e

0 моделей