/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
124 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
t5 · dense
Базовая модель
t5-base
Библиотека
transformers
Опубликована
12 окт 2024

Substitution-Cipher-Text-Turkish

Языковая модель3 профессии

Дообученная модель T5-Base для расшифровки турецких текстов, закодированных моноалфавитным шифром простой замены.

17скачиваний за 30 дней6лайковвеса обновлены11 ноя 2024

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

Cipher-AI/Substitution-Cipher-Text-Turkish — модель преобразования текста в текст на базе T5-Base, дообученная для расшифровки турецких текстов, закодированных моноалфавитным шифром простой замены. Она использует статистические и языковые закономерности турецкого языка, чтобы восстановить исходное сообщение; например, подходит для декодирования коротких сообщений и текстов на турецком языке. Модель содержит 123,8 млн параметров, использует архитектуру T5ForConditionalGeneration и имеет контекст длиной 512 токенов. Поддерживает турецкий язык; файлы весов представлены в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Модель предназначена именно для шифров простой замены, где каждой букве открытого текста соответствует своя буква шифротекста. README не сообщает точность на тестах или ограничения по длине входа, а успешное восстановление текста зависит от языковых закономерностей и достаточного объёма шифротекста.

Сценарии применения

  • расшифровка турецких сообщений с шифром простой замены
  • восстановление турецкого текста из моноалфавитного шифротекста
  • декодирование коротких турецких фраз и предложений

Ограничения

Предназначена для моноалфавитных шифров простой замены на турецком языке; качество восстановления зависит от длины шифротекста и языковых закономерностей. Оценки точности в README не приведены.

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

This project contains a text-to-text model designed to decrypt Turkish text encoded using a substitution cipher. In a substitution cipher, each letter in the plaintext is replaced by a corresponding, unique letter to form the ciphertext. The model leverages statistical and linguistic properties of Turkish to make educated guesses about the letter substitutions, aiming to recover the original plaintext message.

This model is for monoalphabetic Turkish substitution ciphers and it outputs decoded text.

Example:

Encoded text: Wn cqwqp fqpöqgbatqj ckjxq çmxmçmvy rafhqça zgqjgaçkxnh.

Decoded text: Bu sabah kahvaltıdan sonra yürüyüşe çıkmayı planlıyorum.

Suggested Usage:

#Load the model and tokenizer
cipher_text = "" #Encoded text here!
inputs = tokenizer(cipher_text, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True, max_length=256).to(device)
outputs = model.generate(inputs["input_ids"], max_length=256)
decoded_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Нельзя запустить

У модели не указана задача.

Класс архитектуры
T5ForConditionalGeneration
Ревизия весов
97fab1c

0 моделей