/ Модель

Характеристики

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

gpt2-portuguese-mono2bi-en2b-embedft-seed13

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

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

32скачиваний 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.

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-portuguese-mono2bi-en2b-embedft-seed13 — языковая модель семейства GPT-2 на базе архитектуры GPT2LMHeadModel. В карточке указано, что модель обучена с нуля; подробности о данных обучения и целях отсутствуют. Модель предназначена для генерации текста и принимает текстовые запросы, выдавая продолжение текста. Контекст модели составляет 256 токенов.

Карточка не содержит сведений об оценке качества, предполагаемых сценариях применения и ограничениях. Название указывает на связь с португальским и английским языками, но поддержка этих языков явно не подтверждена. Модель опубликована в формате safetensors; сведения о лицензии отсутствуют.

Сценарии применения

  • генерация продолжения короткого текста
  • создание экспериментальных текстовых прототипов
  • тестирование генерации текста на архитектуре GPT-2

Ограничения

Карточка не содержит результатов оценки качества, описания обучающих данных или рекомендаций по применению; лицензия не указана. 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-portuguese-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
0306300

0 моделей