Авторегрессионная GPT-2-модель для генерации текста с контекстом 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 авторегрессионная языковая модель семейства GPT-2, опубликованная пользователем nikitastheo под названием phonebabylm-text-fas-eng-sequential_interleaved. Согласно карточке, модель обучалась как causal language model с помощью скрипта train_clm.py и Hugging Face Accelerate. Она предназначена для генерации текста; в метаданных указан контекст до 512 токенов.
Карточка не описывает конкретные сценарии, качество, языковые возможности или условия лицензии. Название указывает на связь с экспериментами BabyLM и последовательным чередованием фарси и английского, но этих деталей README не подтверждает.
README не сообщает о качестве модели и её языковой специализации; контекст ограничен 512 токенами. Лицензия и условия использования в предоставленных данных не указаны.
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-text-fas-eng-tokenizerНа своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…