GPT-2, обученная для авторегрессионной генерации и продолжения текста с контекстом 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-mixed-25k-lower-ell-ell-sequential_interleaved — языковая модель GPT-2, обученная автором репозитория с помощью скрипта train_clm.py из Hugging Face Accelerate без Trainer. Она предназначена для генерации текста: модель принимает текст и продолжает его в авторегрессионном режиме. Контекст составляет 512 токенов; веса сохранены в формате safetensors.
По названию репозитория можно предположить, что модель обучалась на смешанном наборе данных объёмом 25 тысяч примеров с текстом в нижнем регистре, однако карточка не раскрывает состав данных и результаты оценки качества. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.
Карточка не сообщает состав обучающих данных, языки, оценки качества или лицензию; название указывает на ограниченный объём смешанных данных, поэтому качество и область применимости не подтверждены.
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-ell-lower-tokenizerНа своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…