Экспериментальная GPT-2-модель для генерации текста, обученная в рамках серии BabyLM.
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-sp0.001-eng-ell-sequential — причинная языковая модель GPT-2, обученная автором с помощью скрипта train_clm.py и Hugging Face Accelerate. Модель предназначена для генерации текста; карточка указывает обучение на корпусе BabyLM, но не описывает его состав или конкретные сценарии применения.
Модель доступна в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Её родной контекст составляет 512 токенов. Метаданные и README не сообщают размер модели, языки обучения, лицензию или измеренные показатели качества; суффикс имени предполагает английский и греческий, однако это не подтверждено карточкой.
Контекст ограничен 512 токенами; карточка не приводит оценок качества и подробностей о данных обучения. Лицензия не указана в предоставленных источниках.
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…