Причинная языковая модель GPT-2 для генерации продолжения текста, обученная в эксперименте BabyLM с заявленным чередованием немецкого и греческого.
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-shared-deu-ell-sequential_interleaved — языковая модель семейства GPT-2, обученная автором репозитория как причинная языковая модель с помощью скрипта Hugging Face Accelerate train_clm.py. Она предназначена для генерации продолжения текста. В названии указаны BabyLM, общий словарь и последовательное чередование немецкого и греческого языков, однако карточка не описывает детали обучающего набора или подтверждённые языковые показатели.
Модель построена на GPT2LMHeadModel, принимает текст и генерирует текст. Длина контекста — 512 токенов; веса опубликованы в формате safetensors и могут использоваться через Transformers. Размер модели и лицензия в предоставленных данных не указаны. Это исследовательский чекпойнт из серии BabyLM, поэтому качество и применимость для конкретных задач следует оценивать отдельно.
Контекст ограничен 512 токенами; README не сообщает результаты оценки качества, а заявленное языковое покрытие не сопровождается подробностями обучающих данных. Лицензия и размер модели не приведены в доступных материалах.
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-deu-tokenizerНа своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…