Небольшая причинная языковая модель GPT-2 для генерации текста с контекстом до 512 токенов, в названии которой указаны болгарский и греческий языки.
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/v3-babylm-bul-ell-sequential_interleaved — причинная языковая модель на архитектуре GPT-2, опубликованная пользователем nikitastheo. Модель обучена скриптом train_clm.py из экосистемы Hugging Face Accelerate; репозиторий содержит веса в формате safetensors. Метаданные указывают контекстное окно 512 токенов и задачу text-generation.
Модель предназначена для генерации продолжения текста. В названии указаны болгарский и греческий языки, а также последовательное чередование данных, однако README не уточняет схему обучения и качество по каждому языку. Карточка не сообщает размер модели, лицензию или сведения о датасетах.
Контекст ограничен 512 токенами; README не приводит оценки качества или подробностей обучающих данных. Лицензия в предоставленных данных не указана.
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-bul-tokenizerНа своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…