Характеристики

Контекст: 512 токенов
Параметры: 38,5 млн
Архитектура: t5 · dense
Базовая модель: Simple_Translation-model-for-GPT-v10
Опубликована: 8 июн 2024

Ссылки

Hugging Face

Simple_Translation-model-for-GPT-v11

Dhahlan2000

Языковая модель3 профессии

T5 негізіндегі, алдыңғы нұсқадан дообученный мәтін аудару моделі.

8скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены8 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

Dhahlan2000 әзірлеген Simple_Translation-model-for-GPT-v11 — T5 архитектурасындағы 38,5 млн параметрлі мәтіннен мәтінге модель. Ол Dhahlan2000/Simple_Translation-model-for-GPT-v10 моделін белгісіз деректер жиынында қосымша оқыту арқылы жасалған және аудармаға арналған. Контекст ұзындығы — 512 токен, салмақтары safetensors форматында берілген.

Бағалау жиынында модельдің loss көрсеткіші 0,4043, BLEU көрсеткіші 13,2694, ал орташа генерация ұзындығы 18,53 токен болған. README нақты тіл жұптарын, деректер жиынын, қолдану шектеулерін немесе лицензияны сипаттамайды; сондықтан модельді қолданар алдында нақты аударма сапасын өз деректеріңізде тексеру қажет.

Сценарии применения

мәтінді бір тілден екінші тілге аудару
қысқа сөйлемдерді аудару
мәтін аудару жүйесінің прототипін жасау

Ограничения

Қолдау көрсетілетін тілдер мен аударма бағыттары, сондай-ақ оқыту деректері белгісіз. Көрсетілген BLEU бағасы 13,2694; оны нақты қолдану сапасының кепілі деп қарастыруға болмайды.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.6Универсальные способностиПеревод и языковая адаптацияAI помогает переносить смысл между языками, форматами и культурными контекстами.16 задач16 710моделей II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Simple_Translation-model-for-GPT-v11

This model is a fine-tuned version of Dhahlan2000/Simple_Translation-model-for-GPT-v10 on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

Loss: 0.4043
Bleu: 13.2694
Gen Len: 18.53

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: 2
mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	Bleu	Gen Len
0.5589	1.0	9282	0.4138	13.0522	18.532
0.5467	2.0	18564	0.4043	13.2694	18.53

Framework versions

Transformers 4.41.2
Pytorch 2.3.0+cu121
Datasets 2.19.2
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: 5d77d12