/ Модель

Характеристики

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

v4-babylm-zho-ell-sequential_interleaved

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальная GPT-2 для генерации текста, обученная в рамках серии BabyLM с последовательным чередованием китайского и греческого материала.

64скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены28 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

Модель nikitastheo/v4-babylm-zho-ell-sequential_interleaved — причинная языковая модель GPT-2, обученная автором репозитория с помощью скрипта train_clm.py и Hugging Face Accelerate. Она предназначена для генерации продолжений текста; название указывает на связь с серией BabyLM и последовательным чередованием китайского и греческого языкового материала, но README не раскрывает подробности обучающих данных или методики.

Модель использует архитектуру GPT2LMHeadModel, распространяется в формате safetensors и имеет контекстное окно 512 токенов. Репозиторий не указывает лицензию, поэтому условия использования определить нельзя. Это экспериментальный чекпойнт; качество генерации и фактическая поддержка конкретных языков по имеющимся сведениям не оценены.

Сценарии применения

  • генерация продолжения текста
  • эксперименты с обучением малых языковых моделей
  • изучение генерации текста архитектурой GPT-2

Ограничения

Контекст ограничен 512 токенами; качество и языковые возможности не описаны. Лицензия в предоставленных сведениях отсутствует.

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/v4-babylm-zho-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-vocab15-zho-tokenizer
  • Max steps: 24670
  • Learning rate: 0.0001
  • LR scheduler: linear
  • Warmup steps: 2467
  • 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
d5c3ff5

0 моделей