/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
105 токенов
Архитектура
gpt2 · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
19 июн 2026

Ссылки

Hugging Face

GPT-NWPU

swadhindas324
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная GPT-2 для генерации текста с контекстом 105 токенов.

23скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены20 июн 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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

GPT-NWPU — модель генерации текста на архитектуре GPT-2, опубликованная пользователем swadhindas324 на Hugging Face и доступная в формате safetensors. Карточка указывает, что модель дообучена, но не сообщает базовую модель и обучающие данные.

Модель предназначена для генерации текста. Метаданные указывают контекст длиной 105 токенов. README не описывает целевые сценарии, языки, качество или результаты оценки, поэтому её пригодность для конкретных задач по имеющимся данным определить нельзя. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

Сценарии применения

  • генерация короткого текста по затравке
  • продолжение короткого текстового фрагмента
  • эксперименты с генерацией текста на архитектуре GPT-2

Ограничения

Не описаны обучающие данные, целевые сценарии и результаты оценки; контекст ограничен 105 токенами. Лицензия в предоставленных сведениях отсутствует.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

GPT-NWPU

This model is a fine-tuned version of on an unknown dataset.

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: 0.0001
  • train_batch_size: 64
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH_FUSED with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 32
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Framework versions

  • Transformers 5.12.1
  • Pytorch 2.12.0+cu130
  • 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
25fc9d5

0 моделей

    Создать бенчмарк