Причинная GPT-2-модель для продолжения текста с контекстом до 512 токенов, связанная по названию с украинским и греческим языками.
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
Модель nikitastheo/v2-babylm-ukr-ell-sequential_interleaved — причинная языковая модель семейства GPT-2 для генерации текста. Она обучена скриптом train_clm.py с использованием Hugging Face Accelerate; карточка не описывает дополнительные специализированные сценарии. Модель принимает текст и продолжает его, а заявленная длина контекста составляет 512 токенов.
В метаданных указан формат safetensors и библиотека Transformers. Название репозитория указывает на связь с BabyLM и украинским и греческим языками, но карточка не уточняет состав данных и качество для этих языков. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.
Контекст ограничен 512 токенами. Карточка не приводит оценок качества, состава обучающих данных или подробностей лицензии.
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-ukr-tokenizerНа своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…