Авторегрессионная 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
Модель nikitastheo/v3-babylm-srp-ell-sequential_interleaved — языковая модель с авторегрессионной архитектурой GPT-2, обученная разработчиком nikitastheo с помощью скрипта train_clm.py из экосистемы Hugging Face Accelerate. Она предназначена для генерации текста и продолжения заданной последовательности. Модель опубликована в формате safetensors и имеет контекстное окно 512 токенов.
В карточке не описаны языки, обучающие данные или специальные прикладные сценарии, поэтому назначение модели следует считать общим. README также не сообщает лицензию; условия использования по имеющимся сведениям установить нельзя.
Контекстное окно ограничено 512 токенами; в карточке не описаны языковая специализация и качество на конкретных задачах. Лицензия и условия использования в README не приведены.
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-srp-tokenizerНа своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…