Причинная GPT-2-модель для генерации текста с контекстом до 512 токенов, связанная с немецким и английским языками.
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
nikitastheo/phonebabylm-phone-deu-eng-sequential_interleaved — причинная языковая модель семейства GPT-2, обученная автором с помощью скрипта train_clm.py из Hugging Face Accelerate. Она предназначена для генерации продолжений текста. В названии репозитория указаны немецкий и английский языки, однако карточка не описывает конкретные сценарии или качество модели.
Модель использует архитектуру GPT2LMHeadModel и принимает текст, выдавая текст. Длина контекста — 512 токенов; веса опубликованы в формате safetensors. Карточка не сообщает лицензию, поэтому условия использования по имеющимся данным определить нельзя.
Карточка не приводит оценок качества и подробностей обучающих данных. Длина контекста ограничена 512 токенами; лицензия в предоставленных данных не указана.
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…