Причинная GPT-2 модель для генерации и продолжения текста с контекстом до 512 токенов.
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-spa-ell-sequential_interleaved — причинная языковая модель семейства GPT-2, обученная автором с помощью скрипта train_clm.py и Hugging Face Accelerate. Репозиторий содержит веса Safetensors для генерации текста; карточка не описывает специальную прикладную область или дополнительные возможности.
Модель предназначена для продолжения текста и других задач генерации на основе контекста. Длина контекста составляет 512 токенов. В названии указано BabyLM и последовательное чередование данных на испанском и эллинском (древнегреческом), однако карточка не уточняет языковой состав обучающих данных и результаты оценки. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.
Контекст ограничен 512 токенами. Карточка не приводит оценок качества, точного описания обучающих данных или условий 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-spa-tokenizerНа своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…