/ Модель

Характеристики

Параметры
870 млн
Лицензия
MIT
Архитектура
t5 · dense
Опубликована
23 мая 2023

FRED-T5-XL_instructor

Генерация текстаТекст → текст7 профессий

Русскоязычная инструкционная модель семейства T5 для генерации текста по запросам и инструкциям.

97скачиваний за 30 дней5лайковвеса обновлены25 июл 2023

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

Den4ikAI/FRED-T5-XL_instructor — русскоязычная инструкционная модель на архитектуре T5, разработанная Den4ikAI и основанная на FRED-T5-XL. Модель содержит около 870 млн параметров и предназначена для генерации текста в ответ на инструкции и запросы.

Её можно применять для русскоязычных текстовых задач, сформулированных в виде инструкций. В метаданных указаны форматы PyTorch и Safetensors и лицензия MIT. Карточка не описывает конкретные результаты обучения или ограничения качества.

Сценарии применения

  • генерация текста по русскоязычной инструкции
  • подготовка ответов на вопросы в текстовом виде
  • переформулирование текста по заданию
  • суммаризация текста по инструкции

Ограничения

В карточке не приведены оценки качества и сведения о конкретных ограничениях; возможности за пределами генерации текста по инструкциям не подтверждены.

Для каких профессий подходит7

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Den4ikAI/FRED-T5-XL_instructor

Инструкционная модель на FRED-T5-XL.

Пример использования

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM
import torch
use_cuda = torch.cuda.is_available()
device = torch.device("cuda" if use_cuda else "cpu")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Den4ikAI/FRED-T5-XL_instructor")
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("Den4ikAI/FRED-T5-XL_instructor", torch_dtype=torch.float16).to(device)
model.eval()

from transformers import GenerationConfig

generation_config = GenerationConfig.from_pretrained("Den4ikAI/FRED-T5-XL_instructor")
def generate(prompt):
  data = tokenizer(f"<SC6>Человек: {prompt}\nБот: <extra_id_0>", return_tensors="pt").to(model.device)
  output_ids = model.generate(
      **data,
      generation_config=generation_config
  )[0]
  out = tokenizer.decode(output_ids.tolist())
  return out

while 1:
  print(generate(input(":> ")))

Citation

@MISC{Den4ikAI/FRED-T5-XL_instructor,
    author  = {Denis Petrov},
    title   = {Russian Instructor Model},
    url     = {https://huggingface.co/Den4ikAI/FRED-T5-XL_instructor/},
    year    = 2023
}

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
T5ForConditionalGeneration
Ревизия весов
a5a9d06

0 моделей