Экспериментальная GPT-2 модель для авторегрессионной генерации 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/v5-babylm-15k-lower-shared-eng-ell-sequential_interleaved — языковая модель на архитектуре GPT-2 для авторегрессионной генерации текста. В README указано, что её обучали скриптом train_clm.py из Hugging Face Accelerate; метаданные указывают формат safetensors и контекстное окно 512 токенов.
Название репозитория указывает на эксперимент BabyLM с нижним регистром и последовательным чередованием английского и греческого текстов; README и метаданные не подтверждают подробности обучения или конкретные языковые возможности. Модель может использоваться для генерации текста, но небольшой контекст ограничивает работу с длинными последовательностями. Сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.
Контекст ограничен 512 токенами; предоставленные README и метаданные не содержат сведений о лицензии или оценках качества.
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-15k-eng-lower-tokenizerНа своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…