Авторская модель GPT-2 для причинной генерации текста с контекстом 512 токенов, предположительно ориентированная на фонемы и английский язык.
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-seed46-pes-eng — небольшая авторская языковая модель на архитектуре GPT-2, обученная как причинная языковая модель скриптом train_clm.py с Hugging Face Accelerate. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; модель предназначена для генерации продолжения текста.
Контекст модели составляет 512 токенов. По названию репозитория можно предположить специализацию на фонемах и английском языке, однако README не описывает обучающие данные, точное представление входа или качество на конкретных задачах. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.
В README не приведены результаты оценки, описание обучающего корпуса и точный формат фонемных данных, поэтому качество и практическая пригодность для конкретных задач не установлены. Контекст ограничен 512 токенами.
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…