Причинная модель GPT-2 для 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 выпустил причинную языковую модель семейства GPT-2 для генерации текста. Согласно карточке, модель обучалась скриптом train_clm.py с использованием Hugging Face Accelerate, без Trainer. Метаданные указывают архитектуру GPT2LMHeadModel и контекст длиной 512 токенов.
Модель предназначена для продолжения текста и других сценариев генерации. Название репозитория содержит обозначения eng и ell, что может указывать на английский и греческий языки, однако README не описывает языковые возможности или конкретные сценарии применения. Файлы модели представлены в формате safetensors; лицензия и размер параметров в предоставленных данных не указаны.
В README не описаны качество, обучающие данные и конкретные языки модели. 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-eng-lower-tokenizerНа своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…