Причинная модель GPT-2 для генерации текста с чередующимися немецкими и английскими данными, рассчитанная на контекст до 512 токенов.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
Это причинная языковая модель GPT-2 для генерации текста, обученная автором nikitastheo с помощью скрипта train_clm.py из Hugging Face Accelerate. По названию репозитория модель связана с PhoneBabylm и обучением на чередующихся немецких и английских текстах; карточка не описывает отдельные целевые сценарии применения.
Модель использует архитектуру GPT2LMHeadModel и принимает текст, продолжая его автогенерацией. Размер модели в карточке не приведён; указан контекст 512 токенов. Модель распространяется в формате Safetensors. Сведения о лицензии и оценках качества в доступной карточке отсутствуют.
Контекст ограничен 512 токенами; карточка не приводит оценок качества или сведений о лицензии.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Trained with train_clm.py, a Hugging Face Accelerate causal-LM training script (no Trainer).
gpt_base_config.jsonnikitastheo/phonelm-phone-deu-eng-tokenizerНа своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…