/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Параметры
169 млн
Архитектура
gpt_neo · dense
Базовая модель
finetuned_gptneo-base-tinystories-ta_v3
Библиотека
transformers
Опубликована
12 мар 2025

Ссылки

Hugging Face

finetuned_gptneo-base-tinystories-ta_v3_finetune_atnstories

tniranjan
Генерация текстаТекст → текст

Дообученная компактная GPT-Neo для генерации текста и диалоговых ответов в пределах контекста до 1024 токенов.

120скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены12 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

Модель tniranjan/finetuned_gptneo-base-tinystories-ta_v3_finetune_atnstories — дообученная версия tniranjan/finetuned_gptneo-base-tinystories-ta_v3, созданная на неизвестном наборе данных. Это плотная авторегрессионная языковая модель GPT-Neo с 168,6 млн параметров, предназначенная для генерации текста; метаданные также отмечают возможность диалогового использования. Она принимает текст и генерирует текст, с контекстом до 1024 токенов.

README не раскрывает специализацию дообучения, обучающие данные, результаты оценки и ограничения качества, поэтому пригодность для конкретной области не подтверждена. Модель опубликована в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Сведения о лицензии в предоставленных источниках отсутствуют.

Сценарии применения

  • генерация продолжения текста по затравке
  • создание коротких историй и повествований
  • генерация диалоговых реплик
  • эксперименты с компактными языковыми моделями

Ограничения

Данные обучения неизвестны, а README не содержит результатов оценки или описания ограничений, поэтому качество и специализацию модели нельзя оценить по предоставленным сведениям. Лицензия не приведена.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

finetuned_gptneo-base-tinystories-ta_v3_finetune_atnstories

This model is a fine-tuned version of tniranjan/finetuned_gptneo-base-tinystories-ta_v3 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: 1e-06
  • train_batch_size: 8
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • gradient_accumulation_steps: 2
  • total_train_batch_size: 16
  • 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: 30
  • mixed_precision_training: Native AMP

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
56b3d25

0 моделей

    Создать бенчмарк