/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Лицензия
MIT
Архитектура
gpt2 · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
23 сен 2026

burmese-gpt2

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная GPT-2 для генерации текста, предположительно на бирманском языке.

3 334скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены30 сен 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

burmese-gpt2 — языковая модель на архитектуре GPT-2, разработчик — zayar26. Модель дообучена для генерации текста; карточка приводит значение loss 2.4037 на тестовой выборке, но не описывает датасет и подробности оценки.

Модель принимает текст и генерирует текст. Контекст составляет 512 токенов. По названию она предназначена для работы с бирманским языком, однако README не подтверждает языковое покрытие. Модель распространяется по лицензии MIT.

Сценарии применения

  • генерация текста на бирманском языке
  • продолжение бирманского текста
  • создание черновиков на бирманском языке

Ограничения

В README не описаны датасет, intended uses и ограничения; значение loss приведено без деталей тестовой выборки, поэтому качество и применимость результата трудно оценить.

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

burmese-gpt2

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

  • Loss: 2.4037

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: 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: linear
  • lr_scheduler_warmup_steps: 200
  • num_epochs: 15
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
3.53861.03853.4623
3.12222.07703.1809
2.78923.011552.8679
2.58674.015402.7091
2.37425.019252.5990
2.21826.023102.5070
2.05537.026952.4537
1.89198.030802.4354
1.72289.034652.3905
1.639510.038502.3866
1.523411.042352.3780
1.404712.046202.3842
1.321013.050052.3904
1.241014.053902.4005
1.157515.057752.4037

Framework versions

  • Transformers 5.16.1
  • Pytorch 2.11.0+cu128
  • Datasets 4.8.5
  • Tokenizers 0.23.1

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
509d288

0 моделей