/ Модель

Характеристики

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

v5-babylm-25k-lower-shared-seed43-eng-ell-sequential_interleaved

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальная GPT-2 модель для генерации текста, связанная с проектом BabyLM и обучением на ограниченных англо-греческих данных.

546скачиваний 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

Это авторегрессионная языковая модель семейства GPT-2, опубликованная nikitastheo в формате SafeTensors. Она обучена как causal language model с помощью скрипта train_clm.py и предназначена для генерации продолжения текста. В метаданных указан контекст длиной 512 токенов и библиотека Transformers.

Название репозитория указывает на эксперимент BabyLM с обучающей выборкой 25k, английским и греческим языками, общими нижнерегистровыми данными и последовательным чередованием языков. Эти сведения следуют из названия модели; README не приводит подробностей обучения или результатов оценки. Модель подойдёт для экспериментов с генерацией текста и изучения языкового моделирования в условиях ограниченного объёма данных. Условия лицензии в предоставленных данных не указаны.

Сценарии применения

  • генерация продолжения английского текста
  • генерация продолжения греческого текста
  • эксперименты с языковым моделированием на малых обучающих выборках

Ограничения

Контекст ограничен 512 токенами; README не содержит результатов оценки качества. Лицензия в предоставленных данных не указана.

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-shared-seed43-eng-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-eng-lower-seed43-tokenizer
  • Max steps: 25650
  • Learning rate: 0.0001
  • LR scheduler: linear
  • Warmup steps: 2565
  • 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
5c26533

0 моделей