Характеристики

Контекст: 512 токенов
Архитектура: gpt2 · dense
Библиотека: transformers
Опубликована: 17 сен 2026

Ссылки

Hugging Face

v5-goldfish-500mb-25k-lower-seed43-ell2-ell-sequential_interleaved

nikitastheo

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Каузальная модель семейства GPT-2 для генерации продолжения текста с контекстом до 512 токенов.

368скачиваний 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.

Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Запустите и опубликуйте
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Открыть конструктор бенчмарка

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-25k-lower-seed43-ell2-ell-sequential_interleaved — каузальная языковая модель семейства GPT-2, обученная разработчиком с помощью скрипта train_clm.py и Hugging Face Accelerate. В репозитории указаны веса в формате safetensors и библиотека Transformers.

Модель предназначена для генерации продолжения текста. Указанная длина контекста — 512 токенов. Карточка не описывает специальную предметную область или дополнительные возможности, поэтому модель можно характеризовать только как базовую модель генерации текста.

Сценарии применения

генерация продолжения короткого текста
создание черновиков текста
эксперименты с генерацией на архитектуре GPT-2

Ограничения

Контекст ограничен 512 токенами; сведения о языках обучения, качестве и ограничениях применения в карточке отсутствуют.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

nikitastheo/v5-goldfish-500mb-25k-lower-seed43-ell2-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-25k-ell-lower-seed43-tokenizer
Max steps: 123870
Learning rate: 0.0001
LR scheduler: linear
Warmup steps: 12387
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: 0251381