Причинная 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
nikitastheo/v6-mixed-25k-lower-shared-ewc1-eng-ell-sequential — причинная языковая модель семейства GPT-2, обученная автором репозитория с помощью скрипта train_clm.py из Hugging Face Accelerate. Она предназначена для генерации продолжения текста. Модель принимает текст и выдаёт текст; её контекстное окно составляет 512 токенов, веса опубликованы в формате safetensors.
В названии репозитория указаны смешанное обучение и последовательность eng-ell, что может означать работу с английским и греческим языками, однако README и метаданные не подтверждают языковой охват напрямую. Лицензия и результаты оценки качества в предоставленных данных не описаны.
Контекстное окно ограничено 512 токенами. Языковой охват, лицензия и качество модели не подтверждены предоставленными данными.
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-eng-lower-tokenizerНа своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…