Характеристики

Параметры: 157 млн
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: mt5 · dense
Базовая модель: mt5-small
Опубликована: 10 дек 2023

Ссылки

Hugging Face

md_mt5_base_boun_split_first_v2

Buseak

Языковая модель3 профессии

Дообученная многоязычная модель mT5-small для преобразования текста в текст, с неуказанной специализацией.

11скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены10 дек 2023

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

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

Buseak/md_mt5_base_boun_split_first_v2 — дообученная модель Buseak на базе google/mt5-small, построенная на архитектуре mT5 и содержащая 157,4 млн параметров. Она предназначена для преобразования текста в текст; конкретная прикладная задача и обучающие данные в карточке не раскрыты. В README приведены результаты оценки: loss 0,4874, BLEU 0,5931 и средняя длина генерации 18,7836 токена.

Модель использует формат safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не описывает целевые языки, контекстное окно, условия эксплуатации или ограничения качества, поэтому специализацию и языковое покрытие определить нельзя.

Сценарии применения

преобразование текста в текст в экспериментальных задачах
оценка BLEU при генерации текста
дообучение компактной многоязычной модели под текстовую задачу

Ограничения

В карточке не описаны целевая задача, обучающие данные, языковое покрытие и ограничения применения; приведённых метрик недостаточно, чтобы оценить качество для конкретного сценария.

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 385моделей I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

md_mt5_base_boun_split_first_v2

This model is a fine-tuned version of google/mt5-small on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

Loss: 0.4874
Bleu: 0.5931
Gen Len: 18.7836

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: 2e-05
train_batch_size: 4
eval_batch_size: 4
seed: 42
optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
lr_scheduler_type: linear
num_epochs: 15

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	Bleu	Gen Len
14.1813	1.0	975	2.7812	1.1085	18.9862
2.9943	2.0	1950	1.4463	1.4366	18.7331
1.9645	3.0	2925	1.0962	0.5916	18.7738
1.5852	4.0	3900	0.8990	0.5837	18.6944
1.3504	5.0	4875	0.7589	0.5952	18.7164
1.1926	6.0	5850	0.6843	0.6057	18.7367
1.0963	7.0	6825	0.6291	0.5969	18.7197
1.0192	8.0	7800	0.5902	0.6007	18.7428
0.9537	9.0	8775	0.5614	0.5879	18.7492
0.9127	10.0	9750	0.5366	0.5871	18.7667
0.8705	11.0	10725	0.5166	0.5841	18.7718
0.8472	12.0	11700	0.5041	0.5869	18.7777
0.8312	13.0	12675	0.4963	0.5917	18.7821
0.8243	14.0	13650	0.4890	0.5944	18.7838
0.8099	15.0	14625	0.4874	0.5931	18.7836

Framework versions

Transformers 4.35.2
Pytorch 2.1.0+cu118
Datasets 2.15.0
Tokenizers 0.15.0

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

У модели не указана задача.

Класс архитектуры: MT5ForConditionalGeneration
Ревизия весов: 569cfdb