Модель GPT-2 для причинной генерации и 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
nikitastheo/v6-goldfish-25k-lower-shared-deu-ell-sequential_interleaved — языковая модель семейства GPT-2 для генерации текста. В карточке указано, что модель обучена скриптом train_clm.py на базе Hugging Face Accelerate; архитектура — GPT2LMHeadModel, формат весов — safetensors, длина контекста — 512 токенов.
Модель подходит для продолжения текстового фрагмента и других сценариев причинной генерации. Название репозитория указывает на связь с немецким и греческим языками, однако карточка не описывает обучающие данные, качество или конкретные языковые возможности. Лицензия не приведена в доступных сведениях.
В карточке не указаны обучающие данные, оценки качества и проверенные языки; контекст ограничен 512 токенами.
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-25k-deu-lower-tokenizerНа своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…