/ Модель
Каталог

Характеристики

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

Ссылки

Hugging Face

gpt2-japanese-english-bi-vocab-13

zhzh98
Генерация текстаТекст → текст

Небольшая модель GPT-2, обученная с нуля для генерации текста с заявленной в названии ориентацией на японский и английский языки.

107скачиваний 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-13 — языковая модель семейства GPT-2, разработанная пользователем zhzh98 и обученная с нуля. Она предназначена для генерации текста; название указывает на ориентацию на японский и английский языки, но README не приводит подтверждения языкового покрытия или подробностей обучения. Модель использует архитектуру GPT2LMHeadModel и формат safetensors, работает с контекстом до 256 токенов. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • генерация коротких фрагментов текста
  • продолжение японского текста
  • продолжение английского текста

Ограничения

Контекст ограничен 256 токенами. README не содержит описания обучающих данных, оценки качества или подробностей предполагаемого применения.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

gpt2-japanese-english-bi-vocab-13

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
a91ea0e

0 моделей

    Создать бенчмарк