/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
16 384 токена
Параметры
457 млн
Архитектура
mbart · dense
Опубликована
23 апр 2024

Ссылки

Hugging Face

lsg-lsh-mbart-cc25-16384-128-4-2ep

Auruncus
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Модель mBART с контекстом 16 384 токена для генерации текста, обученная с нуля на неуказанных данных.

11скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены23 апр 2024

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

Auruncus/lsg-lsh-mbart-cc25-16384-128-4-2ep — модель семейства mBART с архитектурой LSGMBartForConditionalGeneration и 457,4 млн параметров. В README указано, что модель обучалась с нуля на неизвестном наборе данных; подробности о разработчике, данных и назначении отсутствуют.

Модель принимает текст и предназначена для генерации текста по текстовому запросу. В метаданных указано контекстное окно 16 384 токена и формат весов safetensors. README не приводит сведения о языках, качестве, специальных сценариях использования или ограничениях; лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • генерация продолжения текста по запросу
  • создание черновиков текстовых ответов
  • преобразование текста в текст

Ограничения

Набор данных для обучения неизвестен, а README не содержит результатов оценки или описания целевого применения. Лицензия и языковая поддержка не установлены по предоставленным данным.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейIII.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модельI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

results

This model was trained from scratch 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: 5e-05
  • train_batch_size: 2
  • eval_batch_size: 1
  • seed: 42
  • gradient_accumulation_steps: 4
  • total_train_batch_size: 8
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 2.0
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Framework versions

  • Transformers 4.41.0.dev0
  • Pytorch 2.2.1+cu121
  • Datasets 2.19.0
  • Tokenizers 0.19.1

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LSGMBartForConditionalGeneration
Ревизия весов
9402919

0 моделей

    Создать бенчмарк