Экспериментальная GPT-2 модель для авторегрессионной генерации текста с контекстом 512 токенов, связанная с BabyLM и английским и греческим языками.
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/v6-babylm-25k-eng-ell-sequential_interleaved — плотная авторегрессионная языковая модель семейства GPT-2, обученная разработчиком nikitastheo с помощью скрипта train_clm.py на базе Hugging Face Accelerate. Модель предназначена для генерации текста; в метаданных указаны архитектура GPT2LMHeadModel, формат safetensors и контекст 512 токенов.
Название указывает на эксперимент BabyLM с последовательным чередованием английского и греческого языков; карточка подтверждает обучение причинной языковой модели, но не описывает данные или качество отдельно. Лицензия и размер модели в предоставленных сведениях не указаны.
Контекст ограничен 512 токенами; карточка не приводит оценок качества или подробностей обучающих данных.
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).
configurations/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…