/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Параметры
71,4 млн
Архитектура
gpt_neo · dense
Базовая модель
TinyStories-33M
Библиотека
transformers
Опубликована
5 мар 2025

Ссылки

Hugging Face

pretrained_tinystories_33M_ta_base

tniranjan
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Компактная дообученная GPT-Neo-модель для генерации текста и коротких историй простым языком.

431скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены9 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

Это дообученная модель GPT-Neo для генерации текста, созданная на основе roneneldan/TinyStories-33M. В репозитории заявлено дообучение на неизвестном наборе данных; дополнительных сведений о разработчике и данных обучения нет. Модель предназначена для генерации текста, в том числе коротких историй простым языком, как и базовая TinyStories-33M. Она использует плотную архитектуру GPTNeoForCausalLM, содержит 71,4 млн параметров и имеет контекст длиной до 2048 токенов. Веса представлены в формате safetensors. Условия лицензии и сведения о качестве не приведены.

Сценарии применения

  • генерация коротких историй
  • продолжение заданного текста
  • создание простых повествовательных текстов

Ограничения

Данные дообучения неизвестны, а сведения об оценке качества и ограничениях в карточке отсутствуют. Лицензия не указана.

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 015моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

pretrained_tinystories_33M_ta_base

This model is a fine-tuned version of roneneldan/TinyStories-33M 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: 16
  • eval_batch_size: 16
  • seed: 42
  • gradient_accumulation_steps: 80
  • 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: 2

Framework versions

  • Transformers 4.49.0
  • Pytorch 2.6.0+cu124
  • Datasets 3.3.2
  • 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
a7109f8

0 моделей

    Создать бенчмарк