Авторская GPT-2-модель для генерации и продолжения текста с контекстом 512 токенов.
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-ukr-ell-sequential_interleaved — авторская причинная языковая модель архитектуры GPT-2, обученная разработчиком с помощью скрипта train_clm.py и Hugging Face Accelerate. Она предназначена для генерации текста и продолжения заданного фрагмента. По метаданным модель использует Transformers, веса сохранены в формате safetensors, а контекст составляет 512 токенов.
В названии указаны BabyLM, нижний регистр и последовательное чередование языков, однако README не раскрывает обучающие данные, точный размер модели, поддерживаемые языки или результаты оценки. Лицензия не приводится, поэтому условия использования по имеющимся сведениям установить нельзя.
Контекст ограничен 512 токенами; обучающие данные, качество и поддерживаемые языки не описаны. Лицензия в доступной карточке не указана.
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-ukr-lower-tokenizerНа своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…