/ Модель

Характеристики

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

v2-babylm-small-ukr-ell-sequential_interleaved

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Небольшая GPT-2-подобная авторегрессионная модель для генерации текста, связанная с экспериментом BabyLM на украинском и греческом языках.

90скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены27 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

Это небольшая авторегрессионная языковая модель семейства GPT-2, опубликованная пользователем nikitastheo на Hugging Face. Модель обучена как causal language model с помощью скрипта train_clm.py и библиотеки Hugging Face Accelerate; в репозитории представлены веса в формате safetensors.

Модель предназначена для генерации продолжений текста. Название указывает на связь с BabyLM и обучением на украинском и греческом языках в последовательно перемежаемом режиме, однако README не уточняет состав данных и результаты обучения. Контекст модели составляет 512 токенов.

Карточка не сообщает условия лицензии, поэтому перед использованием следует проверить лицензию репозитория на Hugging Face. Из-за небольшого контекста и отсутствия опубликованных оценок качества пригодность для конкретных задач требует отдельной проверки.

Сценарии применения

  • генерация продолжений текста на украинском языке
  • генерация продолжений текста на греческом языке
  • эксперименты с обучением языковых моделей на перемежаемых языковых данных

Ограничения

Контекст ограничен 512 токенами, а карточка не приводит оценок качества или подробностей обучающих данных. Условия лицензии следует уточнить на странице репозитория.

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-small-ukr-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_small_config.json
  • Tokenizer: nikitastheo/babylm-ukr-tokenizer
  • Max steps: 26650
  • Learning rate: 0.0001
  • LR scheduler: linear
  • Warmup steps: 2665
  • 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
c887ff6

0 моделей