Причинная GPT‑2-модель для генерации и продолжения текста, названная как обученная на чередующихся украинском и эллинском данных.
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/v4-babylm-ukr-ell-sequential_interleaved — причинная языковая модель семейства GPT‑2, обученная автором с помощью скрипта train_clm.py из Hugging Face Accelerate. Она предназначена для генерации текста и продолжения заданного текста. Название указывает на обучение на последовательностях с чередованием украинского и эллинского материала, однако карточка не раскрывает состав данных и качество модели.
Модель использует архитектуру GPT2LMHeadModel, принимает текст и выдаёт текст. Нативная длина контекста — 512 токенов; веса опубликованы в формате Safetensors и рассчитаны на использование с Transformers. Языковая специализация и лицензия в доступных сведениях не обозначены.
Контекст ограничен 512 токенами. Карточка не сообщает метрики качества, состав и объём обучающих данных или условия 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-ukr-tokenizerНа своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…