Причинная языковая модель GPT-2 для генерации продолжений текста на немецком и английском языках.
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-text-seed47-deu-eng — компактная языковая модель семейства GPT-2 для генерации текста. Согласно карточке, модель обучена скриптом train_clm.py как причинная языковая модель с использованием Hugging Face Accelerate.
Модель принимает текст и предсказывает продолжение последовательности. В названии указаны немецкий и английский языки, однако карточка не уточняет обучающие данные и конкретные сценарии применения. Архитектура — GPT2LMHeadModel; длина контекста составляет 512 токенов. Модель опубликована в формате safetensors и использует библиотеку Transformers.
Лицензия и специальные ограничения применения в доступной карточке не описаны.
Контекст ограничен 512 токенами. Карточка не сообщает метрики качества, обучающие данные или условия 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…