/ Модель

Характеристики

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

v5-babylm-25k-lower-ind-ell-sequential_interleaved

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальная GPT-2-модель для генерации текста с контекстом 512 токенов.

486скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены16 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-25k-lower-ind-ell-sequential_interleaved — каузальная языковая модель семейства GPT-2, обученная автором с помощью скрипта train_clm.py и Hugging Face Accelerate. Она предназначена для генерации текста; в метаданных указана задача text-generation, а доступный контекст составляет 512 токенов.

Карточка не описывает конкретные сценарии применения, языки обучения или параметры модели. Чекпойнт входит в серию BabyLM, поэтому его следует рассматривать как экспериментальную модель для исследований языкового обучения, а не как готовый универсальный генератор. Файлы весов представлены в формате safetensors.

В README и метаданных не приведены базовая модель, лицензия и конкретные ограничения применения.

Сценарии применения

  • эксперименты с генерацией текста на малых языковых моделях
  • исследование обучения языковых моделей на ограниченных данных
  • сравнение вариантов последовательного и перемежающегося обучения

Ограничения

Карточка не сообщает языки и лицензию модели; контекст ограничен 512 токенами. Данных о качестве и пригодности для прикладных сценариев в README нет.

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-25k-lower-ind-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-25k-ind-lower-tokenizer
  • Max steps: 23340
  • Learning rate: 0.0001
  • LR scheduler: linear
  • Warmup steps: 2334
  • 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
cdb01ab

0 моделей