Причинная языковая модель GPT-2 для генерации 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-sp0.001-ell-ell-sequential — причинная языковая модель семейства GPT-2, обученная автором с помощью скрипта train_clm.py и Hugging Face Accelerate. Модель предназначена для генерации текста; в метаданных указана задача text-generation, архитектура GPT2LMHeadModel и контекст длиной 512 токенов.
Репозиторий содержит веса в формате safetensors. В README нет сведений о конкретных данных обучения, поддерживаемых естественных языках, размере модели или лицензии, поэтому назначение модели за пределами генерации текста определить нельзя.
В карточке не описаны языки и данные обучения, поэтому качество для конкретных языков и тематик не установлено. Контекст ограничен 512 токенами; сведения о лицензии отсутствуют.
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/babylm-25k-ell-tokenizerНа своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…