Небольшая GPT-2-модель для генерации текста и экспериментов с продолжением последовательностей.
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
Модель nikitastheo/v5-mixed-15k-seed43-ell-ell-sequential_interleaved — языковая модель семейства GPT-2 для генерации текста. Она обучена как causal language model с помощью скрипта train_clm.py и Hugging Face Accelerate. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; нативная длина контекста составляет 512 токенов.
Модель подходит для генерации продолжений текста и экспериментов с GPT-2. Название указывает на смешанный набор данных объёмом 15 тысяч примеров и последовательное чередование данных, однако README не раскрывает состав набора и детали обучения. Лицензия в предоставленных данных не указана.
Контекст ограничен 512 токенами. Состав обучающих данных и лицензия по предоставленным сведениям не определяются.
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-15k-ell-seed43-tokenizerНа своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…