Причинная языковая модель GPT-2 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
nikitastheo/phonelm-phones-eng2-eng — авторская причинная языковая модель на архитектуре GPT-2, обученная с помощью скрипта для обучения causal language model на базе Hugging Face Accelerate. Модель предназначена для генерации текста; метаданные указывают на библиотеку Transformers и формат весов safetensors.
Модель принимает текст и генерирует текст. Указанная длина контекста — 512 токенов. По названию репозитория можно предположить специализацию на преобразовании английского написания в фонемы, однако README и метаданные не подтверждают назначение или языковое покрытие, поэтому описать эти свойства как установленные нельзя. Условия лицензирования в предоставленных данных не указаны.
Предоставленные материалы не подтверждают предполагаемую по названию специализацию на фонемах и не содержат сведений о качестве, обучающих данных или лицензии.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Trained with src/train_clm/train_causal_lm.py, a Hugging Face Accelerate causal-LM training script (no Trainer).
model_configs/gpt_base_config.jsonНа своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…