Причинная модель на архитектуре GPT-2 для генерации текста с контекстом до 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 причинная языковая модель на архитектуре GPT-2, обученная автором репозитория с помощью скрипта train_clm.py из Hugging Face Accelerate. Модель предназначена для генерации текста; доступная длина контекста составляет 512 токенов.
Название указывает на связь с серией BabyLM и обучением на последовательности немецкого и греческого языков, однако карточка не описывает обучающие данные и не подтверждает языковые возможности. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия не указана в предоставленных данных.
Контекст ограничен 512 токенами. Карточка не содержит данных о качестве модели или условиях лицензии.
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-deu-tokenizerНа своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…