Авторская GPT-2-модель для генерации текста, обученная в рамках эксперимента BabyLM на немецком и греческом языках.
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-seed43-deu-ell-sequential_interleaved — авторская причинная языковая модель на архитектуре GPT-2, опубликованная nikitastheo. Модель обучена скриптом train_clm.py с Hugging Face Accelerate для продолжения текста и генерации последовательностей.
В названии указаны BabyLM, лимит обучения 15k и языки немецкий и греческий; README не описывает подробнее обучающие данные или качество. Модель использует библиотеку Transformers, веса сохранены в safetensors, контекст составляет 512 токенов. Условия лицензии в предоставленных данных не указаны.
Контекст ограничен 512 токенами; README не содержит оценки качества или подробностей обучающих данных. Условия лицензии в доступных данных не приведены.
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-seed43-tokenizerНа своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…