/ Модель
Каталог

Характеристики

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

Ссылки

Hugging Face

gpt-2-4096t-scratch-1ep_

tihon-nth
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальная модель GPT-2 для генерации текста по подсказке с контекстом до 4096 токенов.

23скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены15 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.

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

tihon-nth/gpt-2-4096t-scratch-1ep_ — языковая модель для генерации текста на основе архитектуры GPT-2. Согласно карточке, модель обучалась с нуля в течение одной эпохи; базовая модель и обучающий набор данных не указаны. Модель работает с текстом и имеет контекстное окно 4096 токенов.

Подходит для экспериментов с продолжением текста и генерацией по текстовой подсказке. В карточке приведён результат оценки: loss 5,6704; сведений о прикладных сценариях, языковой поддержке и качестве на конкретных задачах нет. Использование ограничено лицензией, указанной в метаданных репозитория; доступных сведений о ней здесь нет.

Сценарии применения

  • продолжение текста по началу фразы
  • эксперименты с генерацией текста на базе GPT-2
  • оценка языковой модели по значению loss

Ограничения

Карточка не описывает обучающие данные, языковую поддержку и целевые сценарии; приведённый loss сам по себе не характеризует качество для конкретных задач. Лицензия и базовая модель в предоставленных сведениях не указаны.

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-2-4096t-scratch-1ep_

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

  • Loss: 5.6704

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: 1

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
5.72781.064145.6704

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
05ae603

0 моделей

    Создать бенчмарк