Причинная языковая модель на архитектуре 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-seed47-swe-eng — компактная причинная языковая модель семейства GPT-2, опубликованная пользователем nikitastheo. Модель обучена скриптом train_clm.py на базе Hugging Face Accelerate и предназначена для генерации текста.
В метаданных указаны архитектура GPT2LMHeadModel, формат safetensors и контекст длиной 512 токенов. Название репозитория указывает на связь с телефонами и шведским и английским языками, но README не раскрывает назначение обучающих данных, поэтому эти языки и тематику нельзя считать подтверждёнными характеристиками.
Лицензия и оценка качества в предоставленных данных не указаны.
README не содержит сведений о данных обучения или оценке качества; языки в названии репозитория не подтверждены карточкой. Лицензия в предоставленных материалах не указана.
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…