Причинная GPT-2 модель для генерации текста, обученная в эксперименте BabyLM с последовательным чередованием итальянского и греческого языков.
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/v2-babylm-ita-ell-sequential_interleaved — причинная языковая модель семейства GPT-2, опубликованная пользователем nikitastheo. Модель обучена для продолжения текста с помощью скрипта train_clm.py и библиотеки Hugging Face Accelerate.
Она предназначена для генерации текста и экспериментов с последовательным чередованием итальянского и греческого языков в рамках серии BabyLM. Архитектура — GPT2LMHeadModel; модель принимает текст и генерирует текст. Длина контекста составляет 512 токенов. В репозитории используются веса Safetensors.
Карточка не сообщает размер модели, точный языковой состав обучающих данных и лицензию, поэтому эти характеристики нельзя уточнить.
Контекст ограничен 512 токенами. Лицензия и размер модели не приведены в доступных данных.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Trained with train_clm.py, a Hugging Face Accelerate causal-LM training script (no Trainer).
model_configs/gpt_base_config.jsonnikitastheo/babylm-ita-tokenizerНа своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…