/ Модель

Характеристики

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

v5-goldfish-500mb-15k-shared-seed44-deu-ell-sequential_interleaved

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальная модель GPT-2 для авторегрессионной генерации и продолжения текста с контекстом до 512 токенов.

345скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены18 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-goldfish-500mb-15k-shared-seed44-deu-ell-sequential_interleaved — причинная языковая модель семейства GPT-2 для генерации текста. Карточка сообщает, что модель обучена скриптом train_clm.py с использованием Hugging Face Accelerate.

Модель предназначена для продолжения текста и других сценариев авторегрессионной генерации. Метаданные указывают архитектуру GPT2LMHeadModel, библиотеку Transformers и контекст длиной 512 токенов; веса размещены в формате safetensors. Название репозитория предполагает связь с немецким и греческим языками и последовательным чередованием данных, однако README и метаданные не подтверждают языковой состав обучения.

Это небольшой экспериментальный чекпойнт; доступных сведений о качестве и специальных сценариях применения мало. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • продолжение заданного текста
  • генерация коротких текстовых фрагментов
  • эксперименты с причинными языковыми моделями

Ограничения

Контекст ограничен 512 токенами; данных о качестве, языковом охвате и условиях лицензирования в предоставленных материалах нет.

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-goldfish-500mb-15k-shared-seed44-deu-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/goldfish-500mb-15k-deu-seed44-tokenizer
  • Max steps: 128780
  • Learning rate: 0.0001
  • LR scheduler: linear
  • Warmup steps: 12878
  • Batch size (per device): 64
  • Gradient accumulation steps: 1
  • Total train batch size: 64
  • 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
bf91368

0 моделей