Компактная авторегрессионная модель GPT-2 для 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
Это авторегрессионная языковая модель семейства GPT-2, опубликованная nikitastheo в формате Safetensors и предназначенная для генерации текста. Согласно карточке, модель обучена скриптом train_clm.py из Hugging Face Accelerate без использования Trainer; название указывает на версию v5, размер около 500 МБ и последовательное чередование английского и греческого языков, однако README не подтверждает детали обучающих данных и языковых результатов.
Модель принимает текст и продолжает его; заявленный контекст составляет 512 токенов. Для практического использования доступны веса в Safetensors и библиотека Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.
Контекст ограничен 512 токенами. README не сообщает метрики качества, состав данных или условия лицензирования.
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/goldfish-500mb-25k-eng-seed43-tokenizerНа своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…