/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Параметры
169 млн
Архитектура
gpt_neo · dense
Базовая модель
gptNeo-ta
Библиотека
transformers
Опубликована
6 мар 2025

Ссылки

Hugging Face

finetuned_gptneo-base-tinystories-ta_v3

tniranjan
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная модель GPT-Neo для генерации текста с контекстом до 1024 токенов.

399скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены11 мар 2025

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

tniranjan/finetuned_gptneo-base-tinystories-ta_v3 — дообученная автором карточки модель tniranjan/gptNeo-ta для генерации текста. Она основана на плотной авторегрессионной архитектуре GPT-Neo и содержит 168,6 млн параметров. Модель принимает текст и генерирует продолжение; максимальная длина контекста — 1024 токена. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и рассчитан на использование с библиотекой Transformers.

Карточка не описывает обучающий набор данных, назначение дообучения, результаты оценки или специальные ограничения, поэтому пригодность для конкретных сценариев по имеющимся сведениям определить нельзя. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • генерация продолжения по короткому текстовому фрагменту
  • создание черновиков текста
  • эксперименты с генерацией текста на основе GPT-Neo

Ограничения

Обучающий набор данных и результаты оценки не описаны, поэтому качество и пригодность для конкретных задач не установлены. Контекст ограничен 1024 токенами.

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

finetuned_gptneo-base-tinystories-ta_v3

This model is a fine-tuned version of tniranjan/gptNeo-ta 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: 0.0005
  • train_batch_size: 8
  • eval_batch_size: 32
  • seed: 42
  • gradient_accumulation_steps: 160
  • total_train_batch_size: 1280
  • optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH with betas=(0.9,0.95) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 9

Framework versions

  • Transformers 4.49.0
  • Pytorch 2.6.0+cu124
  • Datasets 3.2.0
  • Tokenizers 0.21.0

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
GPTNeoForCausalLM
Ревизия весов
dd5523d

0 моделей

    Создать бенчмарк