Экспериментальная GPT-2 для генерации текста, связанная с обучением BabyLM на болгарских и греческих текстах в нижнем регистре.
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-25k-lower-bul-ell-sequential_interleaved — каузальная языковая модель GPT-2, обученная автором репозитория с помощью скрипта train_clm.py и Hugging Face Accelerate. Модель предназначена для генерации продолжений текста и языковых экспериментов.
Контекст модели составляет 512 токенов. В метаданных указаны Transformers и формат весов safetensors. По названию репозитория модель связана с экспериментами BabyLM и последовательным чередованием данных на болгарском и греческом языках в нижнем регистре; подробности обучения и лицензия в доступной карточке не приведены.
Контекст ограничен 512 токенами. Карточка не сообщает результаты оценки качества или лицензию; назначение и языки выводятся частично из названия репозитория.
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-25k-bul-lower-tokenizerНа своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…