/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
256 токенов
Архитектура
gpt2 · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
8 фев 2026

Ссылки

Hugging Face

gpt2-japanese-english-bi-vocab-1

zhzh98
Генерация текстаТекст → текст

Модель GPT-2, обученная с нуля для генерации текста с контекстом до 256 токенов.

102скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены5 мар 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-japanese-english-bi-vocab-1 — языковая модель семейства GPT-2, созданная с нуля и предназначенная для генерации текста. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; модель использует архитектуру GPT2LMHeadModel и доступна через библиотеку Transformers. Указанная длина контекста — 256 токенов.

Название указывает на японский и английский языки и двуязычный словарь, однако README не подтверждает языковой состав обучающих данных или качество работы на этих языках. Карточка не описывает сценарии применения, оценку качества и ограничения. Лицензия в предоставленных метаданных не указана.

Сценарии применения

  • эксперименты с генерацией текста на базе GPT-2
  • изучение двуязычной токенизации японского и английского текста
  • тестирование загрузки GPT-2 через Transformers

Ограничения

README не содержит сведений об оценке качества и конкретных ограничениях. Название предполагает поддержку японского и английского языков, но это не подтверждено описанием обучения.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

gpt2-japanese-english-bi-vocab-1

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: 0.002
  • train_batch_size: 64
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • distributed_type: multi-GPU
  • num_devices: 4
  • total_train_batch_size: 256
  • total_eval_batch_size: 32
  • 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: 6103
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Framework versions

  • Transformers 4.53.1
  • Pytorch 2.7.1+cu126
  • Datasets 3.6.0
  • Tokenizers 0.21.2

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
22e12d1

0 моделей

    Создать бенчмарк