/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Лицензия
MIT
Архитектура
gpt2 · dense
Базовая модель
gpt2
Библиотека
transformers
Опубликована
11 авг 2026

codeparrot-ds

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная модель GPT-2 для генерации текста с контекстом до 1024 токенов.

90скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены11 авг 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

codeparrot-ds — дообученная версия GPT-2, опубликованная пользователем zzjharry на Hugging Face. Модель предназначена для генерации текста; в карточке не описаны её специализация и обучающие данные.

Модель использует архитектуру GPT-2 с плотными слоями, загружается через Transformers из весов safetensors и имеет контекст длиной до 1024 токенов. Лицензия — MIT.

Карточка не содержит результатов оценки качества или сведений об ограничениях применения. Поскольку обучающий датасет не раскрыт, нельзя надёжно определить тематическую специализацию или поддерживаемые естественные языки.

Сценарии применения

  • генерация продолжения текста
  • создание черновиков по текстовой затравке
  • эксперименты с дообученной моделью GPT-2

Ограничения

Обучающие данные и специализация не раскрыты, а в README отсутствуют сведения об оценке качества; пригодность для конкретных сценариев не установлена.

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

codeparrot-ds

This model is a fine-tuned version of gpt2 on an unknown 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: 32
  • eval_batch_size: 32
  • seed: 42
  • gradient_accumulation_steps: 8
  • total_train_batch_size: 256
  • optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH_FUSED with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
  • lr_scheduler_type: cosine
  • lr_scheduler_warmup_steps: 1000
  • num_epochs: 1
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
No log1.05383.8907

Framework versions

  • Transformers 5.13.1
  • Pytorch 2.11.0+cu128
  • Datasets 4.0.0
  • Tokenizers 0.22.2

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
0098923

0 моделей