/ Модель

Характеристики

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

gpt2-japanese-mono-merge-en2b-embedft-seed123

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Языковая модель GPT-2 для генерации текста с контекстом 256 токенов, обученная с нуля.

210скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены29 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.

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-mono-merge-en2b-embedft-seed123 — языковая модель семейства GPT-2, разработанная пользователем zhzh98. Согласно README, модель обучена с нуля на датасете, указанном как None. Она предназначена для генерации текста; контекст составляет 256 токенов.

В карточке не приведены сведения о сценариях применения, языках обучения или оценке качества. Название указывает на японский язык и слияние моделей, но README сообщает об обучении с нуля, поэтому эти свойства нельзя считать подтверждёнными. Модель опубликована в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Условия лицензии в предоставленных данных не указаны.

Сценарии применения

  • генерация коротких текстовых продолжений
  • создание простых текстовых примеров для экспериментов
  • изучение поведения GPT-2 на коротком контексте

Ограничения

README не содержит результатов оценки, подтверждённых сценариев использования или подробностей обучающих данных; заявленный контекст ограничен 256 токенами.

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

gpt2-japanese-mono-merge-en2b-embedft-seed123

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: 123
  • 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
587fe9e

0 моделей