Экспериментальная GPT-2-модель для генерации текста, обученная 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-small-ita-ell-sequential_interleaved — причинная языковая модель на архитектуре GPT-2, обученная автором репозитория с помощью скрипта train_clm.py из Hugging Face Accelerate. Модель предназначена для генерации продолжения текста; название указывает на эксперимент с последовательным чередованием итальянского и греческого языков в обучении.
Модель использует библиотеку Transformers и формат весов safetensors. Контекст ограничен 512 токенами. В карточке нет сведений о лицензии и явном описании качества или целевых сценариев, поэтому применимость для конкретных задач следует оценивать отдельно.
Контекст модели ограничен 512 токенами; сведений о качестве и лицензии в карточке нет.
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-ita-tokenizerНа своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…