GPT-2-чекпойнт для генерации текста, связанный с экспериментом BabyLM на немецком и греческом языках.
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/v4-babylm-deu-ell-sequential_interleaved — причинная языковая модель семейства GPT-2, разработанная nikitastheo. Модель обучена для генерации текста с помощью скрипта train_clm.py из Hugging Face Accelerate.
Чекпойнт ориентирован на продолжение текста и эксперименты с генерацией. Контекст модели составляет 512 токенов; веса сохранены в формате safetensors. По названию репозитория модель связана с BabyLM и немецким и греческим языками, однако README не уточняет состав данных и результаты обучения.
Лицензия в предоставленных данных не указана. Качество и ограничения модели, помимо короткого контекстного окна, в карточке не описаны.
Контекст ограничен 512 токенами. В предоставленной карточке нет описания качества, оценки результатов или 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-vocab15-deu-tokenizerНа своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…