/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Архитектура
gpt2 · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
25 авг 2026

v2-babylm-bul-ell-sequential_interleaved

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальная GPT-2 модель для авторегрессионной генерации текста в проекте BabyLM.

39скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены25 авг 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Публичные оценки

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.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

nikitastheo/v2-babylm-bul-ell-sequential_interleaved — языковая модель GPT-2 для генерации текста, обученная автором с помощью скрипта train_clm.py из Hugging Face Accelerate. Название указывает на проект BabyLM с последовательным чередованием болгарского и греческого языков, однако README не подтверждает состав данных или языковые результаты модели.

Модель принимает текст и продолжает его авторегрессионно; архитектура — GPT2LMHeadModel, веса опубликованы в формате safetensors. Длина контекста составляет 512 токенов. Карточка не сообщает размер модели и лицензию. Это экспериментальный чекпойнт проекта BabyLM; качество генерации и практические ограничения для конкретных языков не описаны.

Сценарии применения

  • эксперименты с генерацией текста на болгарском и греческом
  • исследование языкового моделирования в проекте BabyLM
  • продолжение коротких текстовых фрагментов в пределах контекста модели

Ограничения

Контекст ограничен 512 токенами. README не приводит оценок качества или сведений о лицензии, а поддержка болгарского и греческого следует из названия модели и не подтверждена описанием обучающих данных.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

nikitastheo/v2-babylm-bul-ell-sequential_interleaved

Trained with train_clm.py, a Hugging Face Accelerate causal-LM training script (no Trainer).

Training details

  • Base config: model_configs/gpt_base_config.json
  • Tokenizer: nikitastheo/babylm-bul-tokenizer
  • Max steps: 26020
  • Learning rate: 0.0001
  • LR scheduler: linear
  • Warmup steps: 2602
  • Batch size (per device): 32
  • Gradient accumulation steps: 1
  • Total train batch size: 32
  • Language switch epoch: 10

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
GPT2LMHeadModel
Ревизия весов
397baf8

0 моделей