/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Архитектура
gpt2 · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
16 авг 2026

gpt-2-4096t-scratch-10ep_

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная GPT-2 для генерации текста с контекстом до 4096 токенов.

104скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены17 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

Это дообученная авторами репозитория tihon-nth модель генерации текста на архитектуре GPT-2, представленная в формате safetensors. В карточке указано дообучение на неизвестном датасете и значение loss 3,4516 на наборе оценки; дополнительных сведений о модели и данных нет.

Модель предназначена для генерации текста по текстовому контексту с окном до 4096 токенов. README не описывает целевые сценарии, поддерживаемые языки или сильные стороны модели, поэтому её практические возможности за пределами генерации текста оценить нельзя. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • продолжение текста по заданному началу
  • генерация текста на основе текстового контекста
  • эксперименты с языковыми моделями GPT-2

Ограничения

Датасет дообучения, целевые сценарии и поддерживаемые языки не описаны; приведено только значение loss 3,4516 на наборе оценки. Лицензия в доступных данных не указана.

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

gpt-2-4096t-scratch-10ep_

This model is a fine-tuned version of tihon-nth/gpt-2-4096t-scratch-10ep_ on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 3.4516

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: 2e-05
  • train_batch_size: 8
  • 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: cosine
  • lr_scheduler_warmup_steps: 0.05
  • num_epochs: 10

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
3.86881.064143.7689
3.76032.0128283.6716
3.67863.0192423.6033
3.61874.0256563.5504
3.56785.0320703.5153
3.54486.0384843.4841
3.50657.0448983.4649
3.49988.0513123.4578
3.48599.0577263.4518
3.487210.0641403.4516

Framework versions

  • Transformers 5.8.0
  • Pytorch 2.11.0+cu128
  • Datasets 4.8.5
  • 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
5e12528

0 моделей