Характеристики

Контекст: 512 токенов
Параметры: 38,5 млн
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: t5 · dense
Базовая модель: Chitti-Large-model-for-GPT-v12
Опубликована: 24 июн 2024

Ссылки

Hugging Face

Chitti-Base-model-for-GPT-v13

Dhahlan2000

Языковая модель3 профессии

Дообученная модель T5 для генерации текста по текстовому запросу.

11скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены24 июн 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

Chitti-Base-model-for-GPT-v13 — модель семейства T5 с архитектурой T5ForConditionalGeneration, дообученная Dhahlan2000 на базе Dhahlan2000/Chitti-Large-model-for-GPT-v12. Она предназначена для генерации текста по текстовому запросу; в метаданных Hugging Face указана задача text2text-generation. Модель содержит 38,5 млн параметров, принимает контекст длиной до 512 токенов и сохранена в формате safetensors.

В карточке приведены результаты оценки: loss 2,8350, BLEU 5,9886 и средняя длина генерации 12,23 токена. Данные обучения и целевые сценарии не описаны, поэтому применимость к конкретным задачам и языкам по имеющимся сведениям определить нельзя. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

генерация короткого текста по текстовому запросу
преобразование текста в заданный целевой текст

Ограничения

Датасет обучения, поддерживаемые языки и предполагаемые сценарии не описаны. В карточке указаны BLEU 5,9886 и loss 2,8350, но контекст оценки не приведён.

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

Chitti-Base-model-for-GPT-v13

This model is a fine-tuned version of Dhahlan2000/Chitti-Large-model-for-GPT-v12 on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

Loss: 2.8350
Bleu: 5.9886
Gen Len: 12.23

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: 16
eval_batch_size: 16
seed: 42
optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
lr_scheduler_type: linear
num_epochs: 3
mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	Bleu	Gen Len
3.0613	1.0	18563	2.8614	5.7037	12.3563
3.0535	2.0	37126	2.8414	5.9119	12.292
3.0117	3.0	55689	2.8350	5.9886	12.23

Framework versions

Transformers 4.41.2
Pytorch 2.3.0+cu121
Datasets 2.20.0
Tokenizers 0.19.1

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: T5ForConditionalGeneration
Ревизия весов: 36eb50f