/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
256 токенов
Архитектура
gpt2 · dense
Базовая модель
gpt2-german-20k
Библиотека
transformers
Опубликована
30 июл 2026

Ссылки

Hugging Face

gpt2-german-mono2bi-en2b-embedft-seed42

zhzh98
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная GPT-2-модель для генерации текста с контекстом до 256 токенов.

42скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены31 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-german-mono2bi-en2b-embedft-seed42 — дообученная автором zhzh98 модель на базе zhzh98/gpt2-german-20k. Это плотная авторегрессионная языковая модель семейства GPT-2 с архитектурой GPT2LMHeadModel, предназначенная для генерации текста; в метаданных указан контекст до 256 токенов и формат весов safetensors. README не раскрывает особенности настройки и обучающие данные, поэтому суффикс названия не позволяет надёжно определить дополнительные возможности модели.

Модель может подойти для экспериментов с генерацией короткого текста на немецком языке; сведения о качестве и конкретных сценариях применения отсутствуют. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • эксперименты с генерацией короткого текста на немецком языке
  • автодополнение немецких текстовых фрагментов
  • исследование поведения GPT-2 после дообучения

Ограничения

README не содержит сведений о данных обучения, оценках качества и рекомендуемых сценариях; контекст ограничен 256 токенами. Лицензия в предоставленных данных 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-german-mono2bi-en2b-embedft-seed42

This model is a fine-tuned version of zhzh98/gpt2-german-20k 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: 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: 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
5bcc141

0 моделей

    Создать бенчмарк