Причинная языковая модель GPT-2 для генерации продолжения 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
Модель nikitastheo/v6-goldfish-250mb-25k-lower-shared-deu-ell-sequential_interleaved — причинная языковая модель семейства GPT-2, обученная автором с помощью скрипта train_clm.py и Hugging Face Accelerate. Она предназначена для генерации текста: принимает текстовый контекст и продолжает его.
Модель использует архитектуру GPT2LMHeadModel, распространяется в формате safetensors и имеет контекстное окно 512 токенов. Название репозитория указывает на обучение на немецком и греческом языках; метаданные не содержат подтверждения этого языкового состава или сведений о размере модели. Лицензия в предоставленных данных не указана.
Контекстное окно ограничено 512 токенами. Языки, качество и лицензия не подтверждены предоставленными данными; немецкий и греческий вывод о языках основан только на названии репозитория.
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/goldfish-250mb-25k-deu-lower-tokenizerНа своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…