Характеристики

Параметры: 157 млн
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: mt5 · dense
Базовая модель: md_mt5_base_boun_split_first_v2
Опубликована: 10 дек 2023

Ссылки

Hugging Face

md_mt5_base_boun_split_second_v1_retrain_on_first_boun

Buseak

Языковая модель3 профессии

Дообученная модель mT5 для генерации текста по текстовому запросу.

33скачиваний 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_second_v1_retrain_on_first_boun — это дообученная модель Buseak на базе Buseak/md_mt5_base_boun_split_first_v2. Она использует архитектуру mT5ForConditionalGeneration с 157,4 млн параметров и предназначена для генерации текста по текстовому запросу. В README приведены результаты оценки: loss 0,2417, BLEU 0,7017 и средняя длина генерации 18,7854 токена.

Карточка не раскрывает целевую задачу, языки и сценарии применения, поэтому назначение модели можно определить только как условную генерацию текста. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0.

Сценарии применения

генерация текста по текстовому входу

Ограничения

Целевая задача, языки, обучающие данные и ограничения применения в карточке не раскрыты.

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 II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей I.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

md_mt5_base_boun_split_second_v1_retrain_on_first_boun

This model is a fine-tuned version of Buseak/md_mt5_base_boun_split_first_v2 on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

Loss: 0.2417
Bleu: 0.7017
Gen Len: 18.7854

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
0.8304	1.0	975	0.4605	0.5978	18.7538
0.7517	2.0	1950	0.4132	0.6142	18.7521
0.696	3.0	2925	0.3806	0.6384	18.7754
0.6427	4.0	3900	0.3525	0.652	18.7659
0.6183	5.0	4875	0.3270	0.6645	18.7759
0.5737	6.0	5850	0.3105	0.6698	18.781
0.5498	7.0	6825	0.2940	0.6736	18.7764
0.5223	8.0	7800	0.2789	0.6896	18.7823
0.5131	9.0	8775	0.2697	0.6887	18.7808
0.4961	10.0	9750	0.2599	0.6944	18.7823
0.4815	11.0	10725	0.2536	0.696	18.7836
0.4791	12.0	11700	0.2480	0.6994	18.7859
0.4671	13.0	12675	0.2430	0.6992	18.7856
0.469	14.0	13650	0.2417	0.7011	18.7856
0.4642	15.0	14625	0.2417	0.7017	18.7854

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: 8ee171c