/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Архитектура
gpt2 · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
15 авг 2026

vietnamese-gpt2

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная GPT-2 для генерации и продолжения текста на вьетнамском языке с контекстом до 1024 токенов.

8 422скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены29 авг 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Публичные оценки

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.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

nmthien/vietnamese-gpt2 — дообученная модель генерации текста на архитектуре GPT-2, доступная в формате safetensors и предназначенная для работы с вьетнамским языком. В метаданных указана длина контекста 1024 токена; модель загружается через библиотеку Transformers.

Модель можно использовать для продолжения вьетнамского текста и генерации текста по заданному началу. В README приведено значение loss 3,0493 на оценочном наборе, но назначение дообучения и использованный датасет не описаны.

Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • продолжение вьетнамского текста
  • генерация вьетнамских фраз по началу
  • создание черновиков текста на вьетнамском языке

Ограничения

Датасет и целевые сценарии дообучения не описаны, поэтому качество для конкретных задач оценить нельзя. В README приведено значение loss 3,0493 на оценочном наборе.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

vietnamese-gpt2

This model is a fine-tuned version of nmthien/vietnamese-gpt2 on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 3.0493

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 5e-05
  • train_batch_size: 32
  • eval_batch_size: 32
  • seed: 42
  • gradient_accumulation_steps: 2
  • total_train_batch_size: 64
  • optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH_FUSED with betas=(0.9,0.95) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
  • lr_scheduler_type: cosine
  • lr_scheduler_warmup_steps: 500
  • training_steps: 17000
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
3.18410.058810003.0744
3.18020.117620003.0735
3.16640.176530003.0709
3.15130.235340003.0693
3.21790.294150003.0677
3.01930.352960003.0700
3.03080.411870003.0668
3.17440.470680003.0588
3.17560.529490003.0566
3.16790.5882100003.0544
3.16260.6471110003.0527
3.15150.0588120003.0517
3.14700.1176130003.0510
3.13250.1765140003.0499
3.11950.2353150003.0497
3.18890.2941160003.0500
2.99720.3529170003.0493

Framework versions

  • Transformers 5.0.0
  • Pytorch 2.10.0+cu128
  • Datasets 5.0.0
  • Tokenizers 0.22.2

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
GPT2LMHeadModel
Ревизия весов
ecf5822

0 моделей