Экспериментальная причинная модель GPT-2 для генерации текста с контекстом 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/v2-babylm-small-afr-ell-sequential_interleaved — причинная языковая модель семейства GPT-2 для генерации текста. Карточка указывает, что модель обучена скриптом train_clm.py из Hugging Face Accelerate; в метаданных указаны архитектура GPT2LMHeadModel, библиотека Transformers, формат safetensors и контекст 512 токенов. Имя модели указывает на эксперимент из серии BabyLM с последовательным чередованием данных на африкаанс и греческом; эти языки нельзя подтвердить отдельно в карточке. Размер модели и лицензия не указаны в доступных данных.
Контекст ограничен 512 токенами. Карточка не сообщает результаты оценки качества, размер модели и лицензию.
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_small_config.jsonnikitastheo/babylm-afr-tokenizerНа своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…