Экспериментальная GPT-2 модель для генерации коротких текстов с контекстом до 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-shared-eng-ell-sequential_interleaved — языковая модель семейства GPT-2 для генерации текста. По карточке, модель обучена скриптом train_clm.py как causal language model; метаданные указывают архитектуру GPT2LMHeadModel, библиотеку Transformers и формат safetensors. Контекст модели составляет 512 токенов.
Название указывает на обучение на данных BabyLM с совместным использованием английского и греческого в последовательном чередовании, однако карточка не раскрывает подробности набора данных или результаты оценки. Модель подходит для экспериментальной генерации и продолжения коротких текстов. Лицензия в предоставленных данных не указана.
Контекст ограничен 512 токенами; результаты оценки и подробности обучающих данных в карточке не приведены.
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-eng-tokenizerНа своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…