/ Модель

Характеристики

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

v3-babylm-pol-ell-sequential_interleaved

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

GPT-2-модель для генерации текста, обученная в рамках проекта, название которого указывает на серию BabyLM и чередование польского и греческого.

80скачиваний 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

nikitastheo/v3-babylm-pol-ell-sequential_interleaved — причинная языковая модель семейства GPT-2, обученная автором с помощью скрипта train_clm.py и Hugging Face Accelerate. Она предназначена для генерации продолжения текста. В метаданных указан контекст 512 токенов и формат весов safetensors.

Название указывает на связь с серией BabyLM и последовательным чередованием польского и греческого, однако README не описывает обучающие данные или результаты, поэтому языковую специализацию нельзя подтвердить. Модель можно применять для экспериментов с генерацией текста и изучения небольших языковых моделей. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • эксперименты с генерацией продолжения текста
  • изучение обучения причинных языковых моделей
  • сравнение моделей серии BabyLM
  • проверка генерации текста на коротком контексте

Ограничения

Контекст ограничен 512 токенами. README не сообщает метрики, обучающие данные и лицензию; языковую специализацию, предполагаемую названием, предоставленные сведения не подтверждают.

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/v3-babylm-pol-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_base_config.json
  • Tokenizer: nikitastheo/babylm-pol-tokenizer
  • Max steps: 25340
  • Learning rate: 0.0001
  • LR scheduler: linear
  • Warmup steps: 2534
  • 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
6836ee0

0 моделей