Авторегрессионная модель GPT-2 для генерации и продолжения текста с контекстом 512 токенов, обученная скриптом Hugging Face Accelerate.
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-eng-ell-sequential_interleaved — авторегрессионная языковая модель семейства GPT-2, представленная в формате safetensors и предназначенная для генерации текста. Согласно карточке, модель обучена скриптом train_clm.py с использованием Hugging Face Accelerate, без Trainer.
Модель подходит для продолжения текста и экспериментов с причинным языковым моделированием. Её контекст составляет 512 токенов. Имя репозитория указывает на связь с BabyLM и английским и греческим языками, однако README не уточняет обучающие данные или качество по каждому языку.
В карточке не указана лицензия, поэтому условия использования по имеющимся данным определить нельзя.
Контекст ограничен 512 токенами; карточка не приводит оценок качества, обучающих данных и 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-eng-tokenizerНа своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…