Авторегрессионная модель семейства GPT-2 для генерации текста, обученная на смешанном английском и греческом материале.
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, опубликованная пользователем nikitastheo в формате Safetensors и предназначенная для генерации текста. Согласно карточке, модель обучена скриптом train_clm.py с использованием Hugging Face Accelerate как causal language model.
В названии указаны смешанный набор объёмом 25 тысяч примеров, общий словарь и последовательное чередование английского и греческого, однако README не раскрывает подробности данных или результаты оценки. Контекст модели составляет 512 токенов. Условия лицензирования в доступных данных не приведены.
Контекст ограничен 512 токенами; README не содержит оценок качества и подробностей обучающих данных. Лицензия не указана в предоставленных метаданных.
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-seed44-tokenizerНа своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…