Экспериментальная GPT-2 модель для генерации текста с контекстом 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
nikitastheo/v5-babylm-15k-shared-deu-ell-sequential_interleaved — языковая модель семейства GPT-2 для генерации текста. По README, модель обучена скриптом train_clm.py как causal language model; метаданные указывают архитектуру GPT2LMHeadModel, библиотеку Transformers и формат safetensors. Контекст модели составляет 512 токенов.
Название указывает на эксперимент BabyLM с совместным обучением на немецком и греческом языках, однако карточка не описывает обучающие данные, качество или конкретные сценарии использования. Модель подходит для экспериментов с генерацией и продолжением текста. Условия лицензии в предоставленных данных не приведены.
Карточка не сообщает метрики качества, обучающие данные и лицензию; контекст ограничен 512 токенами.
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-deu-tokenizerНа своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…