/ Модель

Характеристики

Библиотека
transformers
Опубликована
6 авг 2026

2M-ACT

Генерация текста3 профессии

2M-ACT — дообученная модель, опубликованная пользователем w-ahmad на платформе Hugging Face.

827скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены6 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

README не указывает исходную базовую модель, обучающий датасет, архитектуру, размер, поддерживаемые модальности и языки, поэтому назначение модели и область её применения определить нельзя. Вероятно, модель предназначена для задач, совместимых с библиотекой Transformers, однако конкретные сценарии использования не описаны.

Известно, что обучение проводилось в течение 2000 шагов с размером обучающего и оценочного пакета 64, скоростью обучения 0,0003, оптимизатором AdamW и постоянным планировщиком скорости обучения. На оценочном наборе указана итоговая потеря 0,2175, но метрики качества и характеристики набора данных отсутствуют, поэтому интерпретировать этот результат и оценить сильные стороны или ограничения модели невозможно. Лицензия в карточке 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

2M-ACT

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

  • Loss: 0.2175

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: 0.0003
  • train_batch_size: 64
  • eval_batch_size: 64
  • seed: 42
  • optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
  • lr_scheduler_type: constant
  • training_steps: 2000

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
2.87840.01352002.6631
0.67820.02704000.6506
0.40300.04046000.3994
0.33080.05398000.3316
0.29010.067410000.2895
0.26570.080912000.2650
0.24460.094414000.2466
0.25260.107916000.2567
0.22560.121318000.2245
0.21580.134820000.2175

Framework versions

  • Transformers 5.15.0.dev0
  • Pytorch 2.6.0+cu124
  • Datasets 5.0.1
  • 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…

Ревизия весов
833464b

0 моделей