Экспериментальная модель GPT-2 для генерации текста, обученная автором с помощью Hugging Face Accelerate.
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
Модель nikitastheo/v6-mixed-25k-lower-shared-seed43-deu-ell-sequential_interleaved — каузальная языковая модель семейства GPT-2, обученная автором с помощью скрипта train_clm.py и Hugging Face Accelerate. Название указывает на смешанный набор данных объёмом 25 тысяч примеров, общий seed 43 и последовательное чередование немецкого и греческого языков; эти детали не раскрыты в README и не подтверждаются метаданными.
Модель предназначена для генерации текста. Она принимает текст и выдаёт продолжение; контекст составляет 512 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Данных о лицензии и качестве модели в предоставленных источниках нет.
Контекст ограничен 512 токенами. В предоставленных источниках нет сведений о лицензии, оценке качества или пригодности для конкретных сценариев.
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-seed43-tokenizerНа своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…