Авторегрессионная GPT-2 модель для генерации 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
Это авторегрессионная языковая модель семейства GPT-2, представленная пользователем nikitastheo. Согласно README, модель обучена скриптом train_clm.py для задачи causal language modeling с использованием Hugging Face Accelerate. Она предназначена для генерации продолжения текста и других сценариев text-generation. Модель использует архитектуру GPT2LMHeadModel, принимает текст и выдаёт текст; её родной контекст составляет 512 токенов, веса представлены в формате safetensors.
В названии указаны немецкий и греческий языки, однако карточка не уточняет их поддержку и качество. Лицензия в предоставленных данных не указана.
Контекст ограничен 512 токенами. Карточка не сообщает результаты оценки качества или условия лицензии.
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…