/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
256 токенов
Архитектура
gpt2 · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
26 июл 2026

Ссылки

Hugging Face

gpt2-dutch-mono2bi-en2b-embedft-seed13

zhzh98
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Плотная языковая модель GPT-2, обученная с нуля для генерации текста с контекстом до 256 токенов.

36скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены27 июл 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.

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

zhzh98/gpt2-dutch-mono2bi-en2b-embedft-seed13 — плотная авторегрессионная языковая модель семейства GPT-2, реализованная как GPT2LMHeadModel и работающая с библиотекой Transformers. В карточке указано, что модель обучена с нуля; упоминание «None dataset» не позволяет установить состав обучающих данных. Контекст модели составляет 256 токенов.

Модель предназначена для генерации текста. README не описывает целевые сценарии, языки, качество или результаты оценки, поэтому её специализацию определить нельзя. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Сведения о лицензии отсутствуют в предоставленных материалах.

Сценарии применения

  • генерация коротких текстовых продолжений
  • эксперименты с авторегрессионными языковыми моделями
  • прототипирование генерации текста на GPT-2

Ограничения

README не приводит описание предполагаемого применения, данные обучения или результаты оценки; при контексте в 256 токенов модель ограничена короткими последовательностями. Лицензия в предоставленных материалах 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.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

gpt2-dutch-mono2bi-en2b-embedft-seed13

This model was trained from scratch on the None 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: 64
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 13
  • 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: linear
  • lr_scheduler_warmup_steps: 30
  • training_steps: 122070

Training results

Framework versions

  • Transformers 4.48.3
  • Pytorch 2.5.1+cu124
  • Datasets 3.1.0
  • Tokenizers 0.21.4

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
053f795

0 моделей

    Создать бенчмарк