/ Модель

Характеристики

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

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

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Небольшая причинная языковая модель GPT-2 для генерации текста, обученная в эксперименте BabyLM на англо-греческом материале.

249скачиваний за 30 дней0лайковвеса 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-small-shared-eng-ell-sequential_interleaved — причинная языковая модель семейства GPT-2 для генерации текста. По README, её обучили с помощью скрипта train_clm.py из Hugging Face Accelerate без использования Trainer. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; модель работает с контекстом до 512 токенов.

Название указывает на эксперимент BabyLM с небольшим объёмом обучения и совместным, последовательно чередуемым англо-греческим материалом в нижнем регистре. Карточка не описывает качество, конкретные сценарии применения или условия лицензии, поэтому их нельзя надёжно оценить.

Сценарии применения

  • эксперименты с генерацией текста на английском
  • эксперименты с генерацией текста на греческом
  • изучение языковых моделей, обученных на малых объёмах данных

Ограничения

Контекст ограничен 512 токенами; README не приводит оценок качества или условий лицензии. Название указывает на экспериментальное обучение на малом объёме данных, поэтому пригодность для практического применения не подтверждена.

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-small-shared-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_small_config.json
  • Tokenizer: nikitastheo/babylm-25k-eng-lower-tokenizer
  • Max steps: 25430
  • Learning rate: 0.0001
  • LR scheduler: linear
  • Warmup steps: 2543
  • 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
26beb1d

0 моделей