/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Архитектура
gpt2 · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
21 сен 2026

v5-babylm-15k-lower-shared-seed43-deu-ell-sequential_interleaved

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальная GPT-2 модель для генерации текста, связанная с серией BabyLM и обозначенная как вариант для немецкого и греческого языков.

248скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены21 сен 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/v5-babylm-15k-lower-shared-seed43-deu-ell-sequential_interleaved — причинная языковая модель GPT-2 для генерации текста. В README указано, что её обучали скриптом train_clm.py на базе Hugging Face Accelerate; модель загружена в формате safetensors и работает через Transformers. Контекст составляет 512 токенов.

Название указывает на вариант эксперимента BabyLM с нижним регистром, seed 43 и последовательным чередованием данных для немецкого и греческого языков. Модель может использоваться для генерации продолжений текста в пределах своего контекста. README не сообщает подробностей о данных, качестве или оценке результатов, поэтому назначение и языковую поддержку по названию следует считать предположительными. Условия лицензии в доступных данных не приведены.

Сценарии применения

  • генерация продолжений немецкого текста
  • генерация продолжений греческого текста
  • изучение поведения малых языковых моделей
  • эксперименты с обучением причинных языковых моделей

Ограничения

Контекст ограничен 512 токенами. README не приводит оценок качества и деталей обучающих данных; немецкий и греческий языки выводятся из названия модели.

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/v5-babylm-15k-lower-shared-seed43-deu-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-15k-deu-lower-seed43-tokenizer
  • Max steps: 25200
  • Learning rate: 0.0001
  • LR scheduler: linear
  • Warmup steps: 2520
  • 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
383f21d

0 моделей